نحن متحمسون للغاية للإعلان أن ورقتنا "توسيع نطاق التعلم اللامركزي باستخدام FLock" قد فازت بجائزة أفضل ورقة صناعية في مؤتمر WI-IAT 2025 - المؤتمر الدولي الرابع والعشرين ل IEEE/WIC حول ذكاء الويب وتقنية الوكلاء الذكيين في لندن! 🏆 لم يكن هذا الإنجاز ليحدث لولا تعاوننا الرائع مع HKGAI و@hkust. فخورون بأننا ندفع حدود الذكاء الاصطناعي معا! 🤝 اقرأ الورقة الحائزة على جوائز هنا:

2/ مع التطور السريع لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، أصبح التدريب المركزي مكلفا للغاية، وأصبحت متطلبات البيانات أكثر صرامة، مما جعل المؤسسات الحساسة للبيانات أكثر حذرا بشأن تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة. تقترح هذه الورقة إطارا قويا وقابلا للتوسع للغاية للتحقق من جدوى التعلم اللامركزي لتدريب نماذج اللغة الكبيرة في بيئات متعددة المؤسسات عالية الدقة — مما يجعل التدريب التعاوني بالذكاء الاصطناعي أكثر قوة وأمانا وقابلية للتوسع.

يعد 4/ WI-IAT واحدا من أبرز المنتديات العالمية التي ترعاها @ComputerSociety، وجمعية الحاسوب IEEE @wi_consortium، واتحاد ذكاء الويب (WIC)، ومجتمع IEEE التقني للمعلوماتية الذكية (TCII)، حيث يجتمع كبار الباحثين وخبراء الصناعة في العالم لمناقشة الابتكارات عند تقاطع ذكاء الويب وتقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي.

5/ الفوز بفئة الأوراق الصناعية له أهمية خاصة بالنسبة لنا لأنه يعترف بما كنا نعطيه الأولوية دائما: سد الفجوة بين الأبحاث المتقدمة والنشر في العالم الحقيقي. هذا الإنجاز لا يؤكد فقط التزامنا بالبحث الدقيق، بل يؤكد أيضا أن التعلم الفيدرالي اللامركزي أصبح الآن قابلا للتوسع وجاهزا للإنتاج للنشر في العالم الحقيقي.