下一个前沿：完全去中心化的人工智能训练

我们对Web3人工智能的愿景基于多年来对人工智能社区的大量研究贡献。👇🏻

- "Reducing Training Time in Cross-Silo Federated Learning using Multigraph Topology" 发表于2023年IEEE国际计算机视觉会议（ICCV）的论文集中。

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

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

- "Deep Federated Learning for Autonomous Driving"，发表于2022年第33届IEEE智能车辆研讨会（IV）的论文集中。

这些只是@AIOZNetwork团队近年来背后的众多获奖研究论文的几个例子。

我们在联邦学习和深度技术方面的开拓性研究承诺为未来奠定了基础，未来的机器学习模型将通过协作训练，利用#DePIN的力量。

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