Liquid AI Howto

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Liquid AI est une entreprise dérivée du MIT qui développe des Modèles de Fondation Liquides (LFMs) innovants en utilisant une architecture non-transformateur pour atteindre des performances IA à la pointe de la technologie avec une empreinte mémoire plus petite et une inférence plus efficace.
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Profil de Liquid AI
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Qu'est-ce que Liquid AI
Fonctionnalités de Liquid AI et cas d'utilisation

Comment utiliser Liquid AI

Remarque : Accès Limité Actuellement: D'après les informations disponibles, les modèles de Liquid AI ne sont pas encore accessibles au public. Les utilisateurs peuvent uniquement y accéder via des plateformes spécifiques comme le terrain d'inférence de Liquid, Lambda Chat ou Perplexity AI.
Attendre le Lancement Officiel: L'entreprise prévoit un événement de lancement le 23 octobre au MIT Kresge à Cambridge où elle discutera des LFMs et des applications dans diverses industries.
Surveiller les Mises à Jour du Développement: Liquid AI prévoit de publier une série de billets de blog techniques en préparation de l'événement de lancement du produit pour fournir plus de détails sur l'utilisation de leur technologie.
Considérer les Solutions Entreprises: Liquid AI prévoit de fournir une infrastructure IA sur site et privée pour les clients entreprises, ainsi qu'une plateforme pour construire des modèles personnalisés. Les organisations intéressées devraient contacter Liquid AI directement.
Participer aux Tests: L'entreprise encourage les utilisateurs à participer aux efforts de red-teaming pour tester et améliorer leurs modèles. Les utilisateurs intéressés peuvent se manifester pour rejoindre ces initiatives de test.

FAQ de Liquid AI

Liquid AI est une entreprise dérivée du MIT qui construit des systèmes d'IA polyvalents et efficaces en utilisant une nouvelle génération de modèles appelés Modèles de Fond Liquides (MFL), qui sont des modèles d'IA non basés sur des transformateurs.

Tendances du trafic mensuel de Liquid AI

Liquid AI a connu une baisse de 17,8% du trafic, atteignant 47,9K visites. Malgré le lancement récent du modèle Hyena Edge et un financement important, cette baisse suggère que ces mises à jour ne se sont peut-être pas encore traduites par une augmentation de l'engagement des utilisateurs. Le paysage concurrentiel, avec d'autres modèles d'IA qui gagnent du terrain, pourrait également être un facteur contributif.

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