Liquid AI Howto

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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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 trafic de 60,1%, avec une chute des visites à 123,7K. Malgré le lancement récent des Modèles de Fondation Liquid (LFMs), qui surpassent les modèles de langage traditionnels, la baisse significative du trafic suggère que le marché n'a peut-être pas encore pleinement adopté ces nouveaux modèles. La concurrence du marché des acteurs établis comme Google et Nvidia, ainsi que les tendances générales du secteur telles que les problèmes de chaîne d'approvisionnement et les inquiétudes des investisseurs, pourraient avoir contribué à ce déclin.

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