我们非常激动地宣布，我们的论文《用 FLock 扩展去中心化学习》在 2025 年 WI-IAT - 第 24 届 IEEE/WIC 国际网络智能与智能代理技术会议上获得了最佳工业论文奖，地点在伦敦！🏆 这个里程碑的实现离不开我们与 HKGAI 和 @hkust 的卓越合作。 为共同推动 AI 的边界而感到自豪！🤝 在这里阅读获奖论文：

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，集中式训练变得极其昂贵，数据需求也越来越严格，使得对数据敏感的机构在LLM应用上更加谨慎。 本文提出了一种高度可扩展和稳健的框架，以验证在高保真多机构环境中进行去中心化学习以训练LLM的可行性——使得协作AI训练更加稳健、安全和可扩展。

4/ WI-IAT 是由 @ComputerSociety、IEEE 计算机学会、@wi_consortium、网络智能联盟 (WIC) 和 IEEE 智能信息学技术社区 (TCII) 赞助的全球顶级论坛之一，世界领先的研究人员和行业专家汇聚于此，讨论网络智能与 AI 代理技术交汇处的创新。

5/ 赢得工业论文类别对我们来说特别有意义，因为它认可了我们一直以来的优先事项：弥合前沿研究与实际应用之间的差距。 这一里程碑不仅确认了我们对严格研究的承诺，还验证了去中心化的联邦学习现在已经可扩展并准备好在实际中部署。