Jesteśmy absolutnie zachwyceni, mogąc ogłosić, że nasza praca, "Skalowanie zdecentralizowanego uczenia z FLock", zdobyła nagrodę za najlepszy artykuł przemysłowy na WI-IAT 2025 - 24. Międzynarodowej Konferencji IEEE/WIC na temat Inteligencji Internetowej i Technologii Inteligentnych Agentów w Londynie! 🏆 Ten kamień milowy nie byłby możliwy bez naszej niesamowitej współpracy z HKGAI i @hkust. Dumni, że wspólnie przesuwamy granice AI! 🤝 Przeczytaj nagrodzoną pracę tutaj:

2/ Wraz z szybkim rozwojem dużych modeli językowych (LLM), centralne szkolenie stało się nieproporcjonalnie drogie, a wymagania dotyczące danych stają się coraz bardziej rygorystyczne, co sprawia, że instytucje wrażliwe na dane są bardziej ostrożne w stosunku do zastosowań LLM. Niniejszy dokument proponuje wysoce skalowalną i solidną ramę do weryfikacji wykonalności zdecentralizowanego uczenia się w szkoleniu LLM w środowiskach o wysokiej wierności wieloinstytucjonalnej — co czyni współpracujące szkolenie AI bardziej solidnym, bezpiecznym i skalowalnym.

4/ WI-IAT to jedno z czołowych globalnych forum sponsorowanych przez @ComputerSociety, IEEE Computer Society, @wi_consortium, Web Intelligence Consortium (WIC) oraz IEEE Technical Community on Intelligent Informatics (TCII), gdzie wiodący badacze i eksperci z branży zbierają się, aby omówić innowacje na styku inteligencji internetowej i technologii agentów AI.

5/ Wygranie kategorii papierów przemysłowych ma dla nas szczególne znaczenie, ponieważ uznaje to, co zawsze było dla nas priorytetem: zbliżenie nowatorskich badań do wdrożeń w rzeczywistym świecie. Ten kamień milowy nie tylko potwierdza nasze zaangażowanie w rygorystyczne badania, ale także weryfikuje, że zdecentralizowane uczenie federacyjne jest teraz skalowalne i gotowe do produkcji w rzeczywistym wdrożeniu.