在联邦模式下，对于通行效率，数据分布不均衡等问题可以在原语中提供哪些方案？

1. 针对通信效率：可以模型压缩（通过减少模型的大小和复杂度，来降低通信成本。例如，可以使用模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术来减小模型的大小，从而加快模型的传输速度。），或者可以降低通信频率、降低精度、、分层训练；
2. 针对数据不均衡：可以采用数据增强（通过数据增强技术来增加设备上的数据量，从而减轻数据分布不均衡的问题。例如，可以使用数据生成、数据扩充或数据重采样等方法来增加数据的多样性。），也可以采用non-IID数据的算法、迁移学习、meta learning。但是需要注意的是，以上方案并非孤立的，可以根据具体的应用场景和需求进行组合和调整。同时，针对不同的联邦学习框架和算法，可能还需要考虑其他因素，如安全性、隐私保护、可扩展性等。

用户的样本量不同，数据分布不均衡，可以采用特定的用户选择算法来改善数据异构性问题。例如，通过同态加密技术保护用户隐私的同时，选择能够使每一轮参与训练的数据分布更均衡的用户