في أكتوبر 2023، اقترح فريق بحثي من جامعات ومؤسسات مثل جامعة بكين للملاحة الجوية والفضائية وجامعة قوانغشي للمعلمين، مشروع التعلم البيزنطي المتين (BRFL). ونُشرت نتائج البحث ذات الصلة في ورقة بحثية بعنوان "...".BRFL: نموذج التعلم الفيدرالي المتين البيزنطي القائم على تقنية بلوكتشين".

يتألف التعلم البيزنطي المتين الموحد (BRFL) من مكونين رئيسيين: خوارزمية إجماع ارتباط بيرسون (PPCC) وخوارزمية تجميع الطيف القائم على الدقة (PSA). تختار PPCC عقدة التجميع للجولة التالية بناءً على معامل ارتباط بيرسون بين النموذج المحلي والنموذج العالمي من الجولات السابقة، مع التحقق في الوقت نفسه من دقة النموذج المحلي باستخدام مجموعة البيانات المحلية لعقدة التجميع، مما يُعالج نقص مجموعات بيانات الاختبار في التعلم الموحد. تُجمّع خوارزمية PSA النماذج المحلية عالية الارتباط، وتتحقق من دقتها بحساب المتوسط، مما يُمكّن من اكتشاف النماذج الضارة ومعالجة مشاكل تكلفة الموارد. تُظهر النتائج التجريبية أن BRFL تتميز بمتانة عالية وتُقلل استهلاك الموارد بفعالية.