Liquid AI 功能
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。
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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
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。
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