Kvantové federované učenie skúša obmedziť drift klientov a rozdiely v kvalite modelu
DUQFL-Prox kombinuje adaptívnu lokálnu optimalizáciu s väzbou na globálny model. V experimentoch zlepšil stabilitu aj férovosť medzi klientmi, zatiaľ však ide o výskumný výsledok.