Cum arată AI-ul suveran în practică? FLock a colaborat cu Sarawak AI Centre (SAIC) pentru a arăta cum învățarea federată poate susține AI în sectorul public, menținând în același timp datele și puterea de calcul sub control regional.

2/ Proiectul a avut loc la fața locului împreună cu Sarawak AI Centre din Kuching, condus de Dr. @rui_sunn din @UniofNewcastle și @momarikar, șeful Departamentului de Dezvoltare Instituțională, cu sprijinul profesorului Patrick Then, CEO al Sarawak AI Centre. Folosind învățarea federată, am antrenat un model lingvistic pe hardware local distribuit pe date reale din Sarawak Malay.

3/ Ce am demonstrat: → Instruire colaborativă fără a partaja date brute prin FL Alliance, păstrând suveranitatea datelor și susținând inovația interinstituțională. → Inferența distribuită rulează modele mari pe GPU-uri mai mici prin sharding pe infrastructura locală, oferind o alternativă mai sustenabilă la centrele de date centralizate.

4/ Malaezia găzduiește 100+ limbi indigene, cu peste 40 doar în Sarawak. Majoritatea nu sunt capturate în LLM-urile actuale. Abordarea FLock permite antrenarea mai rapidă a modelelor pe aceste limbi, ajutând serviciile publice să îmbunătățească eficiența, păstrând în același timp contextul local.

5/ Experimentul a arătat cum guvernele pot construi AI suverană: modele antrenate colaborativ fără a expune date brute, cu inferența distribuită îmbunătățind reziliența dincolo de sistemele străine. Pentru sectorul public, învățarea federată a FLock permite aplicații private AI la scară largă. Acest lucru deschide calea către colaborare transfrontalieră.