"FLock ile Merkeziyetsiz Öğrenmeyi Ölçeklendirmek" adlı makalemizin, Londra'da düzenlenen 24. IEEE/WIC Uluslararası Web Zekası ve Zeki Ajanı Teknolojisi Konferansı olan WI-IAT 2025'te En İyi Endüstriyel Makale Ödülü'nü kazandığını duyurmaktan büyük mutluluk duyuyoruz! 🏆 Bu dönüm noktası, HKGAI ve @hkust ile olan inanılmaz iş birliğimiz olmadan mümkün olmazdı. Yapay zekanın sınırlarını birlikte zorlamaktan gurur duyuyoruz! 🤝 Ödüllü makaleyi buradan okuyun:

2/ Büyük dil modellerinin (LLM'ler) hızla gelişmesiyle birlikte, merkezi eğitim aşırı pahalı hale geldi ve veri gereksinimleri giderek daha katı hale geldi; bu da veri hassasiyetine sahip kurumların LLM uygulamaları konusunda daha temkinli olmasına neden oldu. Bu makale, yüksek hassasiyetli çok kurumlu ortamlarda LLM eğitimi için merkeziyetsiz öğrenmenin uygulanabilirliğini doğrulamak için son derece ölçeklenebilir ve sağlam bir çerçeve öneriyor — böylece işbirlikçi yapay zeka eğitimi daha sağlam, güvenli ve ölçeklenebilir hale getiriliyor.

4/ WI-IAT, @ComputerSociety, IEEE Computer Society, @wi_consortium, Web Intelligence Consortium (WIC) ve IEEE Akıllı Bilişim Teknik Topluluğu (TCII) tarafından desteklenen önde gelen küresel forumlardan biridir; burada dünyanın önde gelen araştırmacıları ve sektör uzmanları, web zekası ile yapay zeka ajanı teknolojisinin kesişimindeki yenilikleri tartışır.

5/ Endüstriyel makale kategorisini kazanmak bizim için özellikle anlamlıdır çünkü her zaman öncelik verdiğimiz şeyi tanır: ileri teknoloji araştırma ile gerçek dünya uygulaması arasındaki köprüyü kapatmak. Bu dönüm noktası, sadece titiz araştırmalara olan bağlılığımızı doğrulamakla kalmıyor, aynı zamanda merkezi olmayan federasyon öğreniminin artık ölçeklenebilir ve gerçek dünyada kullanıma hazır olduğunu da doğruluyor.