Estamos absolutamente entusiasmados em anunciar que o nosso artigo, "Escalando o Aprendizado Descentralizado com FLock", ganhou o Prêmio de Melhor Artigo Industrial na WI-IAT 2025 - a 24ª Conferência Internacional IEEE/WIC sobre Inteligência da Web e Tecnologia de Agentes Inteligentes em Londres! 🏆 Este marco não teria sido possível sem a nossa incrível cooperação com a HKGAI e @hkust. Orgulhosos de estar a ultrapassar os limites da AI juntos! 🤝 Leia o artigo premiado aqui:

2/ Com o rápido desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs), o treinamento centralizado tornou-se proibitivamente caro, e os requisitos de dados tornaram-se cada vez mais rigorosos, tornando as instituições sensíveis a dados mais cautelosas em relação às aplicações de LLM. Este artigo propõe uma estrutura altamente escalável e robusta para validar a viabilidade do aprendizado descentralizado para o treinamento de LLM em ambientes multi-institucionais de alta fidelidade — tornando o treinamento colaborativo de IA mais robusto, seguro e escalável.

4/ WI-IAT é um dos principais fóruns globais patrocinados pela @ComputerSociety, a IEEE Computer Society, @wi_consortium, o Web Intelligence Consortium (WIC) e a Comunidade Técnica da IEEE sobre Informática Inteligente (TCII), onde os principais pesquisadores e especialistas da indústria do mundo se reúnem para discutir inovações na interseção da inteligência da web e da tecnologia de agentes de IA.

5/ Vencer a categoria de papel industrial é particularmente significativo para nós, pois reconhece o que sempre priorizámos: a ponte entre a pesquisa de ponta e a implementação no mundo real. Este marco não só afirma a nossa dedicação à pesquisa rigorosa, mas também valida que o aprendizado federado descentralizado agora é escalável e pronto para produção para a implementação no mundo real.