Wir sind absolut begeistert, bekannt zu geben, dass unser Papier "Scaling Decentralized Learning with FLock" den Preis für das beste industrielle Papier bei der WI-IAT 2025 - der 24. IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology in London - gewonnen hat! 🏆 Dieser Meilenstein wäre ohne unsere unglaubliche Zusammenarbeit mit HKGAI und @hkust nicht möglich gewesen. Stolz darauf, gemeinsam die Grenzen der KI zu erweitern! 🤝 Lesen Sie das preisgekrönte Papier hier:

2/ Mit der rasanten Entwicklung von großen Sprachmodellen (LLMs) sind zentrale Trainingsmethoden prohibitv teuer geworden, und die Datenanforderungen sind zunehmend streng, was datenempfindliche Institutionen vorsichtiger in Bezug auf LLM-Anwendungen macht. Dieses Papier schlägt ein hoch skalierbares und robustes Framework vor, um die Machbarkeit des dezentralen Lernens für das LLM-Training in hochpräzisen Multi-Institutionen-Umgebungen zu validieren – wodurch das kollaborative AI-Training robuster, sicherer und skalierbarer wird.

4/ WI-IAT ist eines der führenden globalen Foren, das von @ComputerSociety, der IEEE Computer Society, @wi_consortium, dem Web Intelligence Consortium (WIC) und der IEEE Technical Community on Intelligent Informatics (TCII) gesponsert wird, wo die führenden Forscher und Branchenexperten der Welt zusammenkommen, um Innovationen an der Schnittstelle von Webintelligenz und KI-Agententechnologie zu diskutieren.

5/ Den Gewinn in der Kategorie Industriepapier bedeutet uns besonders viel, da er anerkennt, was wir immer priorisiert haben: die Kluft zwischen bahnbrechender Forschung und der praktischen Umsetzung zu überbrücken. Dieser Meilenstein bekräftigt nicht nur unser Engagement für rigorose Forschung, sondern validiert auch, dass dezentrales föderiertes Lernen jetzt skalierbar und produktionsbereit für die praktische Umsetzung ist.