Як виглядає суверенний ШІ на практиці? Флок співпрацював із Sarawak AI Centre (SAIC), щоб показати, як федеративне навчання може підтримувати ШІ в державному секторі, зберігаючи при цьому регіональний контроль над даними та обчислювальною потужністю.

2/ Проєкт проходив на місці разом із Sarawak AI Centre у Кучінгу, яким керували доктор @rui_sunn з @UniofNewcastle року та @momarikar, керівник відділу інституційного розвитку, за підтримки професора Патріка Тена, генерального директора Sarawak AI Centre. Використовуючи федеративне навчання, ми навчили мовну модель на розподіленому локальному апаратному забезпеченні на реальних малайських даних сараваку.

3/ Що ми продемонстрували: → Спільне навчання без обміну сирими даними через FL Alliance, збереження суверенітету даних та підтримка міжінституційних інновацій. → Розподілене виведення запускає великі моделі на менших GPU шляхом шардингу між локальною інфраструктурою, пропонуючи більш стійку альтернативу централізованим дата-центрам.

4/ Малайзія є домом для 100+ корінних мов, з яких понад 40 лише в Сараваку. Більшість із них не зафіксовані в сучасних LLM. Підхід FLock дозволяє швидше навчати моделі цими мовами, допомагаючи державним службам підвищувати ефективність і зберігати локальний контекст.

5/ Експеримент показав, як уряди можуть створювати суверенний ШІ: моделі, навчені спільно, не розкриваючи сирі дані, а розподілений висновок підвищує стійкість поза межами іноземних систем. Для державного сектору федеративне навчання FLock дозволяє масштабно створювати приватні AI-додатки. Це відкриває двері для транскордонної співпраці.