既存のフェデレーテッド学習アルゴリズムではスト拉格らークエィエンツから十分な学習を得られていませんでした。新しい手法FARe-DUSTおよびFeAST-on-MSGではこれらの課題を克服しました。FARe-DUSTでは古い更新情報（stale updates）を教師として活用し知識軽量化（knowledge distillation）技術を導入しました。一方FeAST-on-MSGでは補助モデルウェイト（auxiliary model weights）およびEMA (Exponential Moving Averages) を活用しました。
これら新手法以外でもFedBuff の改良策としてEMA や知識軽量化正則化(KD regularization) なども有益であったことも示唆されています。