¡Estamos absolutamente emocionados de anunciar que nuestro artículo, "Escalando el Aprendizaje Descentralizado con FLock", ha ganado el Premio al Mejor Artículo Industrial en WI-IAT 2025 - la 24ª Conferencia Internacional sobre Inteligencia Web y Tecnología de Agentes Inteligentes de IEEE/WIC en Londres! 🏆 ¡Este hito no habría sido posible sin nuestra increíble cooperación con HKGAI y @hkust! ¡Orgullosos de estar ampliando los límites de la IA juntos! 🤝 Lee el artículo galardonado aquí:

2/ Con el rápido desarrollo de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), el entrenamiento centralizado se ha vuelto prohibitivamente caro, y los requisitos de datos han sido cada vez más estrictos, lo que hace que las instituciones sensibles a los datos sean más cautelosas respecto a las aplicaciones de LLM. Este documento propone un marco altamente escalable y robusto para validar la viabilidad del aprendizaje descentralizado para el entrenamiento de LLM en entornos multi-institucionales de alta fidelidad, haciendo que el entrenamiento colaborativo de IA sea más robusto, seguro y escalable.

4/ WI-IAT es uno de los foros globales más importantes patrocinados por @ComputerSociety, la IEEE Computer Society, @wi_consortium, el Web Intelligence Consortium (WIC) y la IEEE Technical Community on Intelligent Informatics (TCII), donde los principales investigadores y expertos de la industria del mundo se reúnen para discutir innovaciones en la intersección de la inteligencia web y la tecnología de agentes de IA.

5/ Ganar en la categoría de papel industrial es particularmente significativo para nosotros, ya que reconoce lo que siempre hemos priorizado: cerrar la brecha entre la investigación de vanguardia y el despliegue en el mundo real. Este hito no solo afirma nuestra dedicación a la investigación rigurosa, sino que también valida que el aprendizaje federado descentralizado ahora es escalable y está listo para producción para su implementación en el mundo real.