传统联邦学习默认全局均值，导致“一刀切”，在跨站点异质性下压制少数。为弥补这一缺口，提出 Fed-Universe，一个可推广的 S‑G‑T‑H 架构，将被动平均转为主动协商的去中心化对齐。
S 层使用边缘可运行的大模型（LLM）作为语义代理，把异构输入映射为统一的患者画像提示。
G 层通过几何质量保证（GQA），定义映射 $f:\Theta \rightarrow Q$，把统计参数空间映射到可解释的质量域，利用余弦相似度门保留基于几何而非统计相似的少数更新。
T 层执行拓扑帕累托控制，寻找基于灵敏度的拐点 $\lambda_k$，在多目标聚合中平衡少数与多数的贡献，避免多数退化。
H 层实现认知双胞胎动态，实时镜像用户心理状态，依据主动意图对齐动态切换人机交互模式。
为验证核心 S‑G‑T‑H，构建双国合成临床网络仿真。实验展示“零和逃逸”：少数节点能够在保持整体性能的同时获得独立提升。
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