11月10日-12日，西南財經大學、FATE開源社區、微眾銀行、中國計算機學會（CCF）成都分部共同舉辦的“可信聯邦學習冬令營”在成都正式開營。學員來自全國各高校，將結合自身研究背景和興趣，在專家的指導下圍繞“可信聯邦學習（TFL）”人工智能與隱私計算前沿領域展開研究實踐，基于可信聯邦學習多目標優化、聯邦大模型等多個研究方向的成果形成論文。
此次冬令營是繼第一期可信聯邦學習夏令營·北京清華站與第二期西安交通大學站之后的第三期活動，旨在為眾多學生提供一個深入學習和探索聯邦學習領域的交流機會，推動“產、學、研、用”跨領域合作與交流，為人工智能與隱私計算行業發展培養人才。冬令營獲得了清華大學、四川大學、中國石油大學、聯通（上海）產業互聯網有限公司等高校與機構的支持，吸引了來自西南財經大學、四川大學、西南交通大學、復旦大學、香港科技大學等12所高校的50余位碩士和博士生參與。
可信聯邦學習冬令營·程度合影留念
在開營培訓階段，加拿大工程院與皇家學院院士楊強、微眾銀行人工智能首席科學家范力欣、西南財經大學計算機與人工智能學院院長劉貴松、西南財經大學計算機與人工智能學院副院長楊新、西南交通大學計算機與人工智能學院副院長楊燕、清華大學智能產業研究院副教授劉洋等領域專家為學員開展集中培訓，分享多年研究經驗與實踐方法。此外，來自清華大學、浙江大學、復旦大學、華中科技大學、福州大學、四川大學、電子科技大學、西南交通大學、西南財經大學等知名高校與科研機構的教授擔任導師，全程為學員提供研究指導。
作為一家以科技為核心發展引擎的數字銀行，成立近九年來，微眾銀行逐步構建起全球領先的金融科技體系。在人工智能領域，微眾銀行自2019年起與高校、科研機構、企業等眾多機構開展產學研合作，促進聯邦學習技術的前沿研究、標準建設、開源生態建設、行業應用等多方面發展，共同推動全球聯邦學習生態構建。目前，聯邦學習作為支持數據要素安全流通的重要技術方案，被各行業和機構廣泛采用。
在本期冬令營的開幕致辭中，加拿大工程院與皇家學院院士、微眾銀行首席人工智能官楊強指出，未來的世界是人和模型共存的世界，模型的制造、流通、管理是重要的議題。聯邦學習符合人工智能的發展趨勢，中國是聯邦學習重要的發源地之一。圍繞《可信聯邦學習與聯邦大模型》的主題，楊強分享了聯邦學習相關理論框架、可信聯邦學習與聯邦大模型的前沿研究與應用等內容。
楊強，加拿大工程院與皇家學院院士、微眾銀行首席人工智能官
微眾銀行人工智能首席科學家范力欣做《可信聯邦多目標優化》主題報告，指出聯邦學習不僅是一種技術，還是平衡性能、效率、安全等多方問題的系統性框架與解決方案。此外，范力欣還談到了聯邦學習中涉及的模型版權保護和激勵機制等問題，鼓勵學員結合交叉學科進行深入研究。
范力欣，微眾銀行人工智能首席科學家
微眾銀行人工智能資深研究員康焱圍繞“聯邦大模型”的主題，分享了通過聯邦遷移學習落地基礎模型的現有研究工作的調研、歸納與分析。康焱指出，大型預訓練的基礎模型存在缺乏領域知識和知識容易過時等局限性，基于聯邦遷移學習，可以將領域和行業知識融入基礎模型，也可以遷移基礎模型的通用知識助力領域模型的建立。
康焱，微眾銀行人工智能資深研究員
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