FLock.io 新消息#加密货币#
据官方消息，FLock.io 官方正式发布 FLock Web3 Agent Model， 其为 Web3 任务优化的大模型，具备精准的函数调用能力，可高效理解并执行复杂的 Web3 任务。
FLock.io 简介
FLock 旨在为人工智能构建一个去中心化的隐私保护解决方案。FLock提出了一项名为联合学习区块（简称 FLocks）的研究计划，该计划使用区块链作为数据持有者之间的协调平台来进行机器学习，同时数据保持本地和隐私。
FLock 提出了“联合学习区块（FLocks）”的研究计划，利用区块链作为数据持有者之间的协调平台，进行机器学习，而数据始终存储在本地，保持隐私。
FLock.io 团队
据公开资料，FLock 是由牛津大学校友孙嘉豪团队创立，他们在AI 和加密领域拥有十多年的经验，而前文提到的联邦学习（Federated Learning）由Google 研究团队于2016 年提出。具体如下：
1.Jiahao Sun
Jiahao Sun 是 FLock.io 首席执行官，此前是伦敦帝国理工学院研究员、加拿大皇家人工智能总监。他毕业于利物浦大学与牛津大学。
2.Vincent Z. Wang
Vincent Z. Wang 是 FLock 的首席财务官兼总法律顾问。他还是 Mask Network 的顾问。
FLock.io 融资
FLock 在两轮融资中成功筹集了900 万美元，彰显顶尖团队对其愿景的强烈信心：
2024年3月28日，FLock.io 完成 600 万美元种子轮融资。本轮融资由Faction、DCG、OKX Ventures、Volt Capital、Inception Capital、Hyperithm、Tagus Capital等参与其中。
2024年12月19日，FLock.io 完成 300 万美元战略融资。本轮融资由DCG领头，Animoca Brands、Fenbushi Capital、GSR、Faction、Gnosis VC等参与其中。
FLock.io 主要特点
1.去中心化训练：FLock AI 的去中心化训练框架彻底改变了人工智慧的开发方式，参与者可以在不共享个人资料的情况下，透过联合学习在本地设备上训练模型，确保数据保留在所有者手中，同时提升模型的整体准确性。
2.激励参与：FLock 的奖励系统旨在鼓励积极参与，提供数据、运算能力或回馈的贡献者将获得 FLOCK 作为补偿，确保奖励的公平分配。
3.社区治理：FLock 提供强大的治理框架，让社区成员参与决策，有关 AI 模型的开发、部署和道德考虑的决策由社区驱动，透过区块链投票机制实现透明度和公共问责制，确保与社会价值观保持一致。
4.模组化开发：FLock 的模块化架构允许贡献者参与 AI 模型开发的特定方面，无论是提供原始数据、运算能力还是改进算法，平台都能实现协作和可扩展的开发过程。
5.隐私和安全：FLock 将隐私和安全作为核心理念，利用区块链技术，平台确保没有单一实体控制 AI 开发流程，数据保留在本地并受到保护，区块链的不可变性保证了每笔交互和模型更新的透明度。
FLock.io 小结
未来，FLock 还计划推出更加友好的任务发起机制，让没有 AI 专业知识的个人用户也能够轻松参与到 AI 模型的创建和训练中，实现「人人皆可参与 AI」的愿景。
总体来看，FLock的目标是打破中心化巨头对 AI 资源的垄断，构建一个更加开放和公平的 AI 生态体系，而这也正是目前市场所迫切需要的。