9月27日，2025網(wǎng)易未來(lái)大會(huì)在杭州舉行，主題為“以智能·見未來(lái)”。本次大會(huì)由網(wǎng)易公司主辦，杭州市經(jīng)濟(jì)和信息化局(杭州市數(shù)字經(jīng)濟(jì)局)、杭州市商務(wù)局、杭州高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)管委會(huì)指導(dǎo)。
本屆大會(huì)將作為“第四屆全球數(shù)字貿(mào)易博覽會(huì)”的組成部分之一，聚焦人工智能各領(lǐng)域的發(fā)展，探索未來(lái)趨勢(shì)。大會(huì)將由中國(guó)工程院院士潘云鶴等院士領(lǐng)銜，匯聚具身智能領(lǐng)域泰斗、頂尖AI創(chuàng)業(yè)先鋒、知名投資人及產(chǎn)業(yè)翹楚。與會(huì)嘉賓將共同探討大模型、具身智能、AI Agent等前沿技術(shù)突破與商業(yè)落地，在思想碰撞中捕捉全新的時(shí)代機(jī)遇。
在大會(huì)中，香港理工大學(xué)人工智能高等研究院院長(zhǎng)、加拿大工程院及加拿大皇家科學(xué)院院士楊強(qiáng)發(fā)表了題目為《AI落地的數(shù)據(jù)難題與聯(lián)邦大模型的解決方案》主題演講。
楊強(qiáng)院士指出，AI的發(fā)展快速程度與硬件進(jìn)步速度之間存在巨大鴻溝，而數(shù)據(jù)供給的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)落后于AI對(duì)數(shù)據(jù)需求的爆炸式增長(zhǎng)，這將導(dǎo)致AI發(fā)展遭遇瓶頸。而且人工智能落地過(guò)程中也面臨諸多前所未有的挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)隱私、安全與孤島問(wèn)題。
為此，楊強(qiáng)院士分享了一項(xiàng)研究成果：構(gòu)建一個(gè)由云端通用大模型與本地垂域模型協(xié)同的架構(gòu)。如何能利用這些本地的私域數(shù)據(jù)來(lái)賦能通用大模型，同時(shí)讓通用大模型來(lái)指導(dǎo)本地推理和應(yīng)用，能產(chǎn)生雙向合作？
第一， 遷移學(xué)習(xí)可以讓模型具有舉一反三的能力。不僅可以做到領(lǐng)域的遷移，時(shí)間上也可以遷移，讓昨天建立的模型，今天依然能完成任務(wù)；今天新建的模型可以回補(bǔ)昨天的模型。
第二，運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)。它不僅適用于終端設(shè)備間的協(xié)作（如手機(jī)、平板），更在企業(yè)間合作、金融風(fēng)控、醫(yī)療分析等場(chǎng)景中具有廣闊應(yīng)用前景。同時(shí)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾，大模型可作為“教師”指導(dǎo)小模型提升性能，小模型也可將垂直領(lǐng)域知識(shí)反哺大模型，實(shí)現(xiàn)雙向知識(shí)流動(dòng)，提升整體智能水平。該技術(shù)允許多方在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型，有效保障用戶隱私與數(shù)據(jù)安全。
楊強(qiáng)院士強(qiáng)調(diào)，“聯(lián)邦持續(xù)學(xué)習(xí)”可以解決模型在時(shí)間序列中出現(xiàn)的災(zāi)難性遺忘問(wèn)題。后面學(xué)的可能會(huì)不小心會(huì)將前面學(xué)的抹掉，就像狗熊掰棒子一樣，這種現(xiàn)象在大模型當(dāng)中非常普遍。而這個(gè)問(wèn)題的解法就是聯(lián)邦持續(xù)學(xué)習(xí)。
楊強(qiáng)院士表示，一個(gè)大模型與眾多小模型結(jié)合的結(jié)果是生成一些新智能體，這些智能體可以作為客服系統(tǒng)和個(gè)性化對(duì)話系統(tǒng)等，還可在TO B上做供應(yīng)鏈、風(fēng)險(xiǎn)分析、工作流等。以上介紹的大小模型的協(xié)作、智能體工廠、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、持續(xù)學(xué)習(xí)已逐步形成軟件與系統(tǒng)解決方案，并在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中持續(xù)演進(jìn)，使得我們能有一個(gè)更新的連接的分布式安全、可靠，并且保護(hù)隱私的架構(gòu)出現(xiàn)。