Ми надзвичайно раді повідомити, що наша стаття «Масштабування децентралізованого навчання за допомогою FLock» отримала нагороду за найкращу промислову статтю на WI-IAT 2025 — 24-й Міжнародній конференції IEEE/WIC з веб-інтелекту та технології інтелектуальних агентів у Лондоні! 🏆 Цей рубеж був би неможливим без нашої неймовірної співпраці з HKGAI та @hkust. Пишаюся тим, що разом розширюємо межі ШІ! 🤝 Читайте нагороджену статтю тут:

2/ Зі швидким розвитком великих мовних моделей (LLM) централізоване навчання стало надто дорогим, а вимоги до даних стали дедалі суворішими, що робить установи, чутливі до даних, більш обережними щодо застосувань LLM. У цій статті пропонується високомасштабована та надійна структура для перевірки можливості децентралізованого навчання для навчання LLM у високоякісних багатоінституційних середовищах — роблячи колаборативне навчання ШІ більш надійним, безпечним і масштабованим.

4/ WI-IAT — один із провідних глобальних форумів, спонсорованих @ComputerSociety, IEEE Computer Society, @wi_consortium, Web Intelligence Consortium (WIC) та IEEE Technical Community on Intelligent Informatics (TCII), де провідні світові дослідники та експерти галузі збираються для обговорення інновацій на перетині веб-інтелекту та технологій агентів ШІ.

5/ Перемога в категорії промислового паперу має для нас особливе значення, оскільки вона визнає те, що ми завжди ставили пріоритетом: подолання розриву між передовими дослідженнями та реальним впровадженням. Ця віха не лише підтверджує нашу відданість ретельним дослідженням, а й підтверджує, що децентралізоване федеративне навчання тепер масштабоване і готове до виробництва для реального впровадження.