我们很高兴地宣布与AIGEN Sciences的合作，部署FLock的去中心化、保护隐私的人工智能训练基础设施用于药物发现。 去中心化的人工智能，应用于一个风险最高的领域：人类健康。

您可以直接开始使用 FLock 训练自己的 AI 模型。 您的模型，您的 AI。

大多数人工智能是基于公共数据进行训练的。 并不是因为这是最好的，而是因为这很简单。 真正的优势在于私有的、高信号的、用户拥有的数据。 通过@flock_io 和 @DIMO_Network，我们正在构建一个飞轮，AI需求将其吸引进来。 更好的模型始于更好的激励。

FLock 是一个用于在本地数据上进行去中心化 AI 训练的通用协调层。 运行在 @base 上。旨在为每个模型提供动力，无论在哪里。

距离在 FLock AI Arena 提交您训练模型的任务 12 还有 7 天 迫不及待想要在第一个针对加密货币的深度研究优化模型上构建下一个酷炫的应用程序！ 由您在 FLock 上训练🫵

下半年会很忙 gmFLOCK

如果人工智能代理能够安全、私密和自主地协同工作，会怎样？ 在2025年ICML大会上，我们提出AgentaNet，一个去中心化的群体网络，让人工智能代理能够安全、高效地合作，并且具有一致的激励机制。 它解决了互操作性、安全性和隐私等核心挑战，为可扩展的、保护隐私的代理合作奠定了基础。 自主人工智能的未来不仅仅是扩展，而是群体协作。

我们让隐私人工智能对每个人都可用。

不想显得奇怪，但是…… 如果你和以太坊、隐私以及人工智能有一种暧昧关系，我爱你

我们的 FLock 研究团队又获胜了！ 我们的论文《如何充分释放代理 AI 的生产力：去中心化的代理群体网络》已被 ICML 2025 的 CFAgentic 研讨会接受，这是全球领先的机器学习和 AI 研究会议。 更多细节👇