.@0x7SUN se unió a 매일경제TV (Maeil Business TV), el principal canal de televisión de finanzas e inversiones de Corea del Sur, para hablar sobre el futuro de la IA descentralizada y cómo FLock está impulsando la industria hacia adelante. “FLock está construyendo una solución de IA privada, piensa en Uber para el entrenamiento de IA, donde cualquiera puede unirse sin comprometer la privacidad de sus datos. Al combinar el aprendizaje federado con blockchain, lo estamos haciendo posible.”

Todos están observando cómo los LLMs dominan el centro de atención. Pero si te acercas un poco más, algo más está en marcha. Los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) son más ligeros, rápidos y accesibles. Para la IA agente y los sistemas descentralizados, podrían ser una mejor opción. Aquí está el porqué 🧵

Si eres tan inteligente, ¿por qué no has intentado entrenar tus propios modelos de IA? FLock te apoya.

Last weekend, we wrapped the first phase of the Qwen SKYST Hackathon. 40+ students. 2 tracks. 14 prizes. But more importantly, new ideas, fresh energy, and real talent. Huge thanks to everyone who joined us, our advisors, and valued partners @Alibaba_Qwen by @alibaba_cloud and @base for powering the experience. We were also honored to have Prof. Seungryong Kim from the Department of Computer Science and Engineering at Korea University join us on stage as a speaker. Special shoutout to the dev clubs at SKY universities and KAIST for showing up strong. Congrats to all the winners! Phase 2 is on the way. Stay sharp.

El entrenamiento descentralizado no es un lujo. Es la única forma de construir IA confiable. La privacidad, la propiedad y el rendimiento no son concesiones. FLocked in.

¡Llamando a los entrenadores! ¡La nueva tarea de entrenamiento en AI Arena ya está aquí! Tu objetivo: Entrenar a Character Weaver - un modelo de rol generalizado que puede encarnar cualquier persona que el usuario defina. Piensa menos en un chatbot, más en un compañero creíble. ¡Vamos a ello!👇

Ceremonia de clausura del Hackathon QWEN SKYST

La mayoría de los modelos de IA se construyen en silos y son entrenados por grandes corporaciones tecnológicas. Los nuestros son entrenados por una red abierta. En dispositivos locales, con datos reales, en todo el mundo, sin centros de datos centralizados, sin filtraciones de datos. Aprendizaje federado que no pide permiso.

Los agentes de IA están volviéndose más rápidos, más inteligentes y más autónomos. Pero aún trabajan en silos. FLock acaba de publicar un nuevo documento, exponiendo la visión de AgentaNet. Una arquitectura de enjambre descentralizada que permite a los agentes colaborar de manera autónoma y segura.

El entrenamiento de IA descentralizado permite tanto la privacidad como la colaboración global. FLock lleva este poder a todos. Las cosas están a punto de volverse locas.