下一個前沿：完全去中心化的人工智能訓練

我們對Web3人工智能的願景基於多年來對人工智能社區的大量研究貢獻。👇🏻

- "Reducing Training Time in Cross-Silo Federated Learning using Multigraph Topology" 發表於2023年IEEE國際計算機視覺會議（ICCV）的論文集中。

- "Multigraph topology design for cross-silo federated learning"，一篇2023年的arXiv預印本。

- "Addressing Non-IID Problem in Federated Autonomous Driving with Contrastive Divergence Loss"，一篇2023年的arXiv預印本。

- "Deep Federated Learning for Autonomous Driving"，發表於2022年第33屆IEEE智能車輛研討會（IV）的論文集中。

這些只是@AIOZNetwork團隊近年來背後的衆多獲獎研究論文的幾個例子。

我們在聯邦學習和深度技術方面的開拓性研究承諾爲未來奠定了基礎，未來的機器學習模型將通過協作訓練，利用#DePIN的力量。

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