في عام 2019 ، التقيت بمهندس كبير غادر Facebook وكان يعمل في مشروع B / To G يعتمد على تقنية التعلم الموحد. لقد قدمته إلى أخت سيكويا المستثمرة ، وسرعان ما فاز المشروع بجولة ملاك سيكويا بقيمة 3 ملايين دولار. في ذلك الوقت ، اهتمت بتقنية "التعلم الموحد" ، وشعرت أن هناك مجالا كبيرا للخيال عند دمجها مع blockchain. جوهر التعلم الموحد هو أن خوادم متعددة يمكنها التعاون لتدريب النماذج دون مشاركة البيانات الأولية. تظل البيانات محلية ويتم مشاركة تحديثات النموذج فقط (الأوزان/التدرجات)، مما يحمي خصوصية المستخدم ويلبي متطلبات حوسبة البيانات والسيادة. هذا هو أحد الأسباب التي دفعتني إلى الاهتمام ب @flock_io ، وهو ليس فقط مشروع الذكاء الاصطناعي × Crypto ، ولكنه يستخدم أيضا "التعلم الموحد" كتقنية أساسية. في الآونة الأخيرة ، كان لدى Flock حركتان كبيرتان تستحقان الاهتمام بهما. الأول هو شراكة مع مركز هونغ كونغ لأبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي (HKGAI). مع تكنولوجيا التعلم الموحدة كجوهر ، سيعمل الطرفان بشكل مشترك على تطوير جيل جديد من حلول الذكاء الاصطناعي للحكومة والقطاعين العام ، وتعزيز بناء نظام حكومي ذكي متوافق وموثوق به ويركز على الخصوصية أولا ، وتحسين دقة وكفاءة الخدمات العامة. HKGAI هو مشروع الذكاء الاصطناعي الذي تدعمه حكومة هونغ كونغ ، ويعكس هذا التعاون أيضا تبني الحكومة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في عصر "النفط الرقمي". يستخدم Flock التعلم الموحد + آلية التشفير المجهولة لضمان المحصلة النهائية لأمن خصوصية البيانات. إن جذب الحكومة للتدخل ليس فقط دليلا قويا على الامتثال والتطبيق العملي ، ولكنه يوفر أيضا دعما عمليا لحالة الاستخدام والمزيد من مصادر البيانات لأعمال FLock. والآخر هو أنه في الأسبوع الماضي ، أضافت Coinbase $FLOCK إلى خارطة طريق الإدراج ، ويجب إدراجها في المستقبل القريب. $FLOCK هو الرمز المميز الأصلي لمشروع FLock ، حيث يبني نموذج عمل حول الرمز المميز. على سبيل المثال ، يمكن لمنشئي المهام دفع رموز FLOCK لبدء مهام التدريب ، والتي تأخذ منها المنصة نسبة مئوية من رسوم الخدمة ، ويتم منح الباقي لموفري النموذج وقوة الحوسبة.