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本地創科動態｜理大倡分散式練AI 勁省能源

By on October 24, 2025

原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」

香港理工大學人工智能高等研究院（PAAI）研究團隊，提出「協作式生成人工智能」模式，把人工智能（AI）訓練從傳統的集中式轉向分散式，大幅降低訓練成本、保障數據私隱及打破資源壁壘。

理大團隊提出「協作式生成人工智能」模式，將AI訓練從傳統集中式轉向分散式；左起為理大高級副校長（研究及創新）趙汝恒、楊紅霞。（理大提供圖片）

運用GPU所需時間大降

理大PAAI執行院長、計算機及數學科學學院副院長（環球事務）及電子計算學系教授楊紅霞指出：「以超低資源實現基礎模型訓練，加上高效模型融合，可助全球學術人員投入生成式AI（GenAI）研究。」

楊紅霞指出，以超低資源實現基礎模型訓練，可助全球學術人員投入GenAI研究。（理大提供圖片）

當前生成式人工智能領域面臨三重核心制約：首先，訓練基礎模型需耗費巨量計算資源；第二，私隱保護與版權關係，使醫療、金融等敏感數據難以用於訓練；第三，基礎模型未必能及時吸收新知識。理大團隊研發的「InfiFusion模型融合技術」實現關鍵突破，僅需數百圖像處理器（GPU）小時，即可融合出傳統需100萬至200萬GPU小時訓練的大模型。

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