「Flower lands」pre-seed轮融资360万美元
初创人工智能公司“Flower lands”最近宣布完成了360万美元的pre-seed轮融资，投资方包括深度科技风险投资公司First Spark Ventures、Factorial Capital、Betaworks和Pioneer Fund等。这笔资金将用于扩大Flower的研发核心团队，加速开源软件的开发，为Flower的框架和生态系统提供动力。
Flower lands的使命是解决AI模型训练工程中对公共数据（主要是网络数据）的依赖，并推出训练大语言模型（LLM）的联邦学习方法——FedGPT。在目前的AI模型训练中，数据是非常关键的资源，但由于隐私和安全等问题，访问和共享大规模数据变得困难。为了解决这个问题，Flower lands开发了FedGPT，运用联邦学习的方式实现了在保护用户隐私的前提下进行大规模模型训练。
联邦学习是一种分布式学习方法，使得模型可以在本地设备上进行训练，而无需将数据上传到云端或中心化服务器。这样一来，用户的数据得到保护，并且可以更加灵活地共享和利用数据，促进模型的改进和协同训练。
Flower lands的创始人表示，联邦学习是其核心技术，公司将继续专注于该领域的研究和创新。通过pre-seed轮融资的支持，Flower lands将扩大研发团队，加速产品开发，并为联邦学习的应用和推广做出更多努力。
投资方对Flower lands的前景抱有信心。他们认为联邦学习是AI领域的重要趋势，具有广阔的应用前景。Flower lands通过提供联邦学习的解决方案，为企业和研究机构带来了更大的灵活性和隐私保护，有望在市场上取得竞争优势。
我们可以期待Flower lands在联邦学习领域的持续发展和创新。通过pre-seed轮融资的支持，Flower lands将进一步推动联邦学习技术的应用，并为AI模型训练工程带来创新的解决方案。这将为企业和研究机构提供更好的数据隐私保护和合作机会，推动AI行业的进步和发展。
