CoRASTのファウンデーションモデルの具体的な設計やクライアントへの最適な表現配信方法について、さらなる検討の余地があります。現在のアプローチでは、サーバーで学習されたFMを使用してグローバルな洞察を生成し、クライアントモデルがタスクのパフォーマンスを向上させるために利用しています。しかし、クライアントごとに異なる局所的なタスクやデータタイプがある場合、より効果的な表現配信方法を検討する必要があります。特定のクライアントのニーズに合わせたカスタマイズされた表現を導入することで、計算効率や通信効率をさらに最適化できる可能性があります。これにより、個々のクライアントに適した表現を提供し、パーソナライズされた学習を実現できるかもしれません。