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Plateforme décentralisée d'entraînement de l'IA FLock.io et Alibaba Cloud annoncent un partenariat stratégique, se concentrant sur trois directions technologiques clés

Plateforme décentralisée d'entraînement de l'IA FLock.io et Alibaba Cloud annoncent un partenariat stratégique, se concentrant sur trois directions technologiques clés

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ChaincatcherChaincatcher2025/04/24 12:34

La plateforme d'entraînement décentralisée de l'IA FLock.io a officiellement annoncé un partenariat stratégique avec la série de modèles de langage ouverts leaders d'Alibaba Cloud, Qwen. Ce partenariat signifie une connexion approfondie entre l'IA décentralisée et la technologie blockchain au sein de l'écosystème IA dominant.

Cette collaboration se concentre sur trois percées technologiques clés :

Intégration technologique : Combiner l'infrastructure centralisée d'Alibaba Cloud avec la technologie décentralisée de FLock.io pour développer conjointement des modèles d'IA spécifiques à des domaines et généraux, tout en favorisant l'intégration transparente de modèles d'IA décentralisés sur des plateformes centralisées.

Protection de la vie privée des données : Explorer la combinaison de la technologie du grand livre distribué et de l'apprentissage fédéré pour résoudre les problèmes de confidentialité et de souveraineté des données dans l'entraînement des modèles, fournissant des solutions innovantes pour l'application sécurisée des données privées.

Innovation collaborative : Par la recherche conjointe et la collaboration technique, créer un écosystème IA plus inclusif, évolutif et protecteur de la vie privée pour promouvoir le co-développement de l'IA centralisée et décentralisée.

En tant que l'un des principaux modèles de langage à grande échelle au monde, Qwen a démontré des performances exceptionnelles dans de multiples benchmarks autoritaires et est largement utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et la génération de contenu. Grâce à ce partenariat, FLock et Qwen visent à explorer une intégration technologique plus approfondie, en maintenant les avantages des modèles d'IA haute performance tout en favorisant l'application de l'entraînement de l'IA décentralisée dans des scénarios plus larges, la rendant plus accessible, flexible et pratiquement précieuse dans les écosystèmes centralisés et décentralisés.

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Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.

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