Liquid AI
Liquid AI 是一家从 MIT 分拆出来的公司，开发了创新的 Liquid 基础模型（LFMs），使用非变换器架构实现最先进的 AI 性能，同时具有更小的内存占用和更高效的推理。
https://www.liquid.ai/?utm_source=aipure
产品信息
更新于：2024年12月09日
Liquid AI 月度流量趋势
Liquid AI 的流量下降了 60.1%，访问量降至 123.7K。尽管最近推出的 Liquid Foundation Models (LFMs) 性能优于传统大语言模型，但显著的流量下降表明市场可能尚未完全接受这些新模型。来自谷歌和英伟达等老牌企业的市场竞争，以及供应链问题和投资者担忧等更广泛的行业趋势，可能都是导致这种下降的因素。
什么是 Liquid AI
由 MIT CSAIL 研究人员 Ramin Hasani、Mathias Lechner、Alexander Amini 和 Daniela Rus 创立的 Liquid AI 是一家位于波士顿的 AI 公司，最近从隐身模式中脱颖而出，获得了 3760 万美元的种子资金。该公司专注于创建超越传统生成预训练变换器（GPTs）的新一代基础模型。他们的方法基于生物学、物理学、神经科学、数学和计算机科学的基本原理的整合，从而开发出他们的旗舰产品——Liquid 基础模型（LFMs）。
Liquid AI 的主要功能
Liquid AI 是麻省理工学院的衍生公司，开发了一种新的 AI 模型——Liquid Foundation Models (LFMs)，这些模型基于动态系统、数值线性代数和信号处理原理，而不是传统的变压器架构。这些模型在保持较小的内存占用和更高效的推理的同时，实现了最先进的性能，能够处理包括文本、音频、图像、视频和信号在内的各种类型的顺序数据。
新颖的架构: 使用基于动态系统的非变压器架构，允许参数通过经验随时间适应和变化
高效的资源使用: 与传统的 LLM 相比，保持显著较小的内存占用，需要较少的计算能力和存储
自适应计算: 具有定制的计算单元，具备目标权重共享和特征共享功能，可以根据输入上下文进行调节
多模态能力: 能够处理和理解包括文本、音频、图像、视频和时间序列数据在内的各种类型的顺序数据
Liquid AI 的使用场景
自动驾驶汽车: 可以在复杂的室外环境中可靠地进行转向和导航，而无需进行广泛的微调
天气预报: 能够处理和分析复杂的时间序列数据，进行准确的天气预测
企业 AI 集成: 由于其高效的资源使用和可扩展性，使企业能够将 AI 解决方案与现有基础设施集成
多语言处理: 支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、中文、阿拉伯语、日语和韩语
优点
显著较小的内存占用和更高效的资源使用
能够随着时间适应和学习经验
相比传统模型，具有更好的可解释性和解释性
具有处理各种数据类型的多模态能力
缺点
相对较新的技术，实际应用历史有限
不是开源的，限制了社区开发和验证
与一些成熟的模型相比，语言支持有限
如何使用 Liquid AI
注意：目前访问有限: 根据现有信息，Liquid AI 的模型尚未公开访问。用户只能通过特定平台（如 Liquid 的推理游乐场、Lambda Chat 或 Perplexity AI）访问它们。
等待官方发布: 该公司计划于 10 月 23 日在 MIT Kresge（剑桥）举办发布会，讨论 LFMs 及其在各个行业的应用。
关注开发更新: Liquid AI 计划在产品发布活动前发布一系列技术博客文章，提供使用其技术的更多细节。
考虑企业解决方案: Liquid AI 计划为企业客户提供本地和私有 AI 基础设施，以及构建自定义模型的平台。感兴趣的组织应直接联系 Liquid AI。
参与测试: 该公司鼓励用户参与红队测试，以测试和改进他们的模型。感兴趣的用户可以联系加入这些测试计划。
Liquid AI 常见问题
Liquid AI 是麻省理工学院的衍生公司，使用新一代模型 Liquid Foundation Models (LFMs) 构建功能强大且高效的通用人工智能系统，这些模型是非基于变换器的人工智能模型。
Liquid AI 网站分析
Liquid AI 流量和排名
123.8K
每月访问量
#346106
全球排名
#6360
类别排名
流量趋势：Sep 2024-Nov 2024
Liquid AI 用户洞察
00:01:21
平均访问时长
2.35
每次访问页数
42.48%
用户跳出率
Liquid AI 的热门地区
US: 22.49%
BR: 10.77%
AU: 6.17%
FR: 5.06%
TH: 4.02%
Others: 51.48%
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