Liquid AI Cómo Usar

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Liquid AI es una empresa derivada del MIT que desarrolla innovadores Modelos de Fundación Líquida (LFMs) utilizando una arquitectura no transformadora para lograr un rendimiento de IA de vanguardia con una huella de memoria más pequeña y una inferencia más eficiente.
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Qué es Liquid AI
Características de Liquid AI y Casos de Uso

Cómo Usar Liquid AI

Nota: Acceso Limitado Actualmente: Según la información disponible, los modelos de Liquid AI aún no son accesibles públicamente. Los usuarios solo pueden acceder a ellos a través de plataformas específicas como el parque de inferencia de Liquid, Lambda Chat o Perplexity AI.
Esperar el Lanzamiento Oficial: La empresa está planeando un evento de lanzamiento el 23 de octubre en MIT Kresge en Cambridge donde discutirán los LFMs y aplicaciones en diversas industrias.
Monitorear Actualizaciones de Desarrollo: Liquid AI planea publicar una serie de entradas de blog técnico antes del evento de lanzamiento del producto para proporcionar más detalles sobre el uso de su tecnología.
Considerar Soluciones Empresariales: Liquid AI planea proporcionar infraestructura de IA en las instalaciones y privada para clientes empresariales, junto con una plataforma para construir modelos personalizados. Las organizaciones interesadas deben contactar directamente a Liquid AI.
Participar en Pruebas: La empresa anima a los usuarios a participar en esfuerzos de red teaming para probar y mejorar sus modelos. Los usuarios interesados pueden comunicarse para unirse a estas iniciativas de prueba.

Preguntas Frecuentes de Liquid AI

Liquid AI es una empresa derivada del MIT que construye sistemas de IA de propósito general capaces y eficientes utilizando una nueva generación de modelos llamados Modelos de Fundación Líquida (LFMs), que son modelos de IA no basados en transformadores.

Tendencias de Tráfico Mensual de Liquid AI

Liquid AI experimentó una disminución del 17.8% en el tráfico, alcanzando 47.9K visitas. A pesar del reciente lanzamiento del modelo Hyena Edge y una financiación significativa, la disminución sugiere que estas actualizaciones podrían no haberse traducido aún en un mayor compromiso de los usuarios. El panorama competitivo, con otros modelos de IA ganando terreno, también podría ser un factor contribuyente.

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