北航新闻网4月27日电（通讯员 靳琳 欧阳娟 连博）4月21-22日，“可信联邦学习训练营·北京站”在北京航空航天大学开营，训练营由未来区块链与隐私计算高精尖创新中心（以下简称“高精尖中心”）、复杂关键软件环境全国重点实验室、FATE开源社区联合主办，北京航空航天大学人工智能学院、计算机学院协办。

训练营开幕式于4月21日在北航举行，本次活动吸引了来自北京航空航天大学、北京大学、中国人民大学、北京理工大学、早稻田大学等25所海内外知名高校的近100名本硕博学生踊跃参与。活动特别邀请了来自海内外顶尖高校的30余位杰出学者，以及以微众银行为代表的多家高新技术企业资深技术专家共同指导，形成了产学研深度融合的高水平交流平台。开幕式由高精尖中心隐私计算领域负责人童咏昕教授主持。

中国科学院院士、北京航空航天大学人工智能学院院长、高精尖中心主任郑志明参会并致辞。他向参与此次活动的导师和营员表示热烈欢迎，并介绍高精尖中心在可信联邦学习领域取得的重大科研成果和广泛应用场景。他表示，高精尖中心始终聚焦前沿理论研究和关键技术突破的根问题，秉持“科技向善”的初心，持续打造北京乃至国家数字经济可信安全底座的基石，为推进北京加快建设全球数字经济标杆城市、高质量建成全国数字经济发展战略高地服务。本次活动以可信联邦学习为桥梁，汇聚各方智慧，期待为我国数据要素流通与隐私计算技术创新发掘更多新生代科研力量。

领军者说：领域智库研讨AI学术前沿

加拿大皇家科学院与工程院院士、ACM/AAAI/IEEE/AAAS/IAPR/CAAI Fellow、FATE开源社区技术指导委员会主席杨强教授围绕《可信联邦学习及联邦大模型的10个研究问题》，系统性介绍了如何在大模型的背景下构建“联邦大模型”框架并进行本地化部署，深入剖析了联邦大模型的10个研究挑战，并从理论和技术层面阐述了如何将联邦学习、迁移学习等技术与大模型深度融合，从而突破现有技术瓶颈，推动大模型在实际应用场景中的高效落地。

中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣、中科院计算所副所长陈益强、高精尖中心副教授吴发国和微众银行人工智能首席科学家范力欣分别作《LLaDA：大语言模型新范式》《模联网：大模型分布式构建框架及应用》《基于区块链的异步可信联邦学习系统》《可信联邦学习的研究方法》的主题报告。

践习者行：课题矩阵驱动实证研究突破

在研究与实践深度融合的阶段，参训营员充分发挥多学科交叉优势，基于各自学科背景与研究兴趣，通过专家导师的学术引领，形成跨学科研究小组，并围绕具有突破性的创新课题展开深度研讨。研讨过程中，师生互动频繁，思维交汇迸发创新。

训练营于4月21日-4月22日组织分组研讨与成果汇报，分组包括可信联邦学习、联邦分割大模型、联邦大小模型、联邦多模态模型、联邦垂域模型等五个方向。4月23日-4月30日进行线上开题论证，按研究计划将于九月进入成果凝练阶段，届时将通过盲审答辩机制完成学术论文终稿，并组织专家委员会开展优秀成果评选与表彰活动。

在国家大力推动数字要素安全流通的背景下，作为人工智能和隐私计算核心技术之一的联邦学习技术，在保护隐私安全、发挥数据价值方面展现出了广阔前景。

未来，高精尖中心将持续开展隐私计算领域的平台建设，持续探索并引领关键核心技术攻关和高层次人才培养，有力支撑国家重大领域数字基础设施建设，不断刷新隐私计算创新“北京模式”的最佳实践。

（审核：金蓉）

编辑：贾爱平