Liquid AI
Liquid AI ist ein Spin-off-Unternehmen des MIT, das innovative Liquid Foundation Models (LFMs) entwickelt, die eine nicht-transformerbasierte Architektur verwenden, um erstklassige KI-Leistung mit einem kleineren Speicherbedarf und effizienterer Inferenz zu erreichen.
https://www.liquid.ai/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 9, 2024
Liquid AI Monatliche Traffic-Trends
Liquid AI verzeichnete einen 60,1%igen Rückgang des Traffics, wobei die Besuche auf 123,7T sanken. Trotz der kürzlichen Einführung von Liquid Foundation Models (LFMs), die traditionelle große Sprachmodelle übertreffen, deutet der signifikante Verkehrsrückgang darauf hin, dass der Markt diese neuen Modelle möglicherweise noch nicht vollständig angenommen hat. Marktkonkurrenz durch etablierte Akteure wie Google und Nvidia sowie allgemeine Branchentrends wie Lieferkettenprobleme und Anlegerbedenken könnten zu diesem Rückgang beigetragen haben.
Was ist Liquid AI
Gegründet von MIT CSAIL-Forschern Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini und Daniela Rus, ist Liquid AI ein in Boston ansässiges KI-Unternehmen, das aus dem Stealth-Modus mit 37,6 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung hervorgegangen ist. Das Unternehmen spezialisiert sich auf die Schaffung einer neuen Generation von Fundamentmodellen, die über traditionelle Generative Pre-trained Transformers (GPTs) hinausgehen. Ihr Ansatz basiert auf der Integration grundlegender Prinzipien aus Biologie, Physik, Neurowissenschaften, Mathematik und Informatik, was zur Entwicklung ihres Flaggschiffprodukts - Liquid Foundation Models (LFMs) - führt.
Hauptfunktionen von Liquid AI
Liquid AI ist ein Spin-off-Unternehmen des MIT, das eine neue Generation von KI-Modellen entwickelt hat, die als Liquid Foundation Models (LFMs) bezeichnet werden und auf dynamischen Systemen, numerischer linearer Algebra und Signalverarbeitungsprinzipien basieren, anstatt auf der traditionellen Transformatorarchitektur. Diese Modelle erreichen eine Spitzenleistung, während sie einen kleineren Speicherbedarf und eine effizientere Inferenz aufrechterhalten, die in der Lage sind, verschiedene Arten von sequenziellen Daten zu verarbeiten, einschließlich Text, Audio, Bilder, Video und Signale.
Neuartige Architektur: Verwendet eine nicht-transformatorbasierte Architektur, die auf dynamischen Systemen basiert und es den Parametern ermöglicht, sich im Laufe der Zeit durch Erfahrung anzupassen und zu ändern
Effiziente Ressourcennutzung: Hat einen erheblich kleineren Speicherbedarf im Vergleich zu traditionellen LLMs und benötigt weniger Rechenleistung und Speicher
Adaptive Berechnung: Verfügt über benutzerdefinierte Berechnungseinheiten mit gezieltem Gewichtsteilung und Funktionsteilung, die basierend auf dem Eingabekontext moduliert werden können
Multi-Modale Fähigkeiten: Kann verschiedene Arten von sequenziellen Daten verarbeiten und verstehen, einschließlich Text, Audio, Bilder, Video und Zeitreihendaten
Anwendungsfälle von Liquid AI
Autonome Fahrzeuge: Kann für zuverlässige Steuerung und Navigation in komplexen Außenumgebungen ohne umfangreiche Feinabstimmung verwendet werden
Wettervorhersage: In der Lage, komplexe Zeitreihendaten zu verarbeiten und zu analysieren, um genaue Wettervorhersagen zu treffen
Integration von Unternehmens-KI: Ermöglicht es Unternehmen, KI-Lösungen mit bestehender Infrastruktur aufgrund ihrer effizienten Ressourcennutzung und Skalierbarkeit zu implementieren
Mehrsprachige Verarbeitung: Unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Chinesisch, Arabisch, Japanisch und Koreanisch
Vorteile
Erheblich kleinerer Speicherbedarf und effizientere Ressourcennutzung
Fähigkeit, sich im Laufe der Zeit anzupassen und aus Erfahrungen zu lernen
Bessere Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit im Vergleich zu traditionellen Modellen
Multi-modale Fähigkeiten mit verschiedenen Datentypen
Nachteile
Relativ neue Technologie mit begrenzter Geschichte der praktischen Implementierung
Nicht Open Source, was die Entwicklung und Überprüfung durch die Gemeinschaft einschränkt
Begrenzte Sprachunterstützung im Vergleich zu einigen etablierten Modellen
Wie verwendet man Liquid AI
Hinweis: Eingeschränkter Zugriff derzeit: Basierend auf den verfügbaren Informationen sind die Modelle von Liquid AI noch nicht öffentlich zugänglich. Benutzer können nur über spezifische Plattformen wie Liquid's Inference Playground, Lambda Chat oder Perplexity AI darauf zugreifen.
Auf offizielle Einführung warten: Das Unternehmen plant eine Einführungsveranstaltung am 23. Oktober am MIT Kresge in Cambridge, bei der sie LFMs und Anwendungen in verschiedenen Branchen diskutieren werden.
Entwicklungsupdates überwachen: Liquid AI plant, eine Reihe technischer Blogbeiträge vor dem Produkteinführungsereignis zu veröffentlichen, um weitere Details zur Nutzung ihrer Technologie bereitzustellen.
Unternehmenslösungen in Betracht ziehen: Liquid AI plant, On-Premises- und private KI-Infrastruktur für Unternehmenskunden bereitzustellen, zusammen mit einer Plattform zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle. Interessierte Organisationen sollten Liquid AI direkt kontaktieren.
An Tests teilnehmen: Das Unternehmen ermutigt Benutzer, an Red-Teaming-Bemühungen teilzunehmen, um ihre Modelle zu testen und zu verbessern. Interessierte Benutzer können sich melden, um an diesen Testinitiativen teilzunehmen.
Liquid AI FAQs
Liquid AI ist ein MIT-Spin-off-Unternehmen, das fähige und effiziente KI-Systeme für allgemeine Zwecke entwickelt, die eine neue Generation von Modellen namens Liquid Foundation Models (LFMs) verwenden, die nicht auf Transformatoren basieren.
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