Liquid AI Nasıl Kullanılır
Liquid AI, daha küçük bellek ayak izi ve daha verimli çıkarım ile en son teknoloji AI performansını elde etmek için dönüştürücü mimari kullanmadan yenilikçi Liquid Foundation Models (LFMs) geliştiren bir MIT yan kuruluşudur.
Daha Fazla GösterLiquid AI Nasıl Kullanılır
Not: Şu Anda Sınırlı Erişim: Mevcut bilgilere dayanarak, Liquid AI'nin modelleri henüz kamuya açık değildir. Kullanıcılar, yalnızca Liquid'in çıkarım oyun alanı, Lambda Chat veya Perplexity AI gibi belirli platformlar aracılığıyla onlara erişebilir.
Resmi Lansmanı Bekleyin: Şirket, 23 Ekim'de Cambridge'deki MIT Kresge'de LFMs ve çeşitli endüstrilerdeki uygulamaları tartışacakları bir lansman etkinliği planlamaktadır.
Geliştirme Güncellemelerini İzleyin: Liquid AI, ürün lansman etkinliğine kadar teknolojilerini kullanma hakkında daha fazla bilgi sağlamak için bir dizi teknik blog yazısı yayınlamayı planlamaktadır.
Kurumsal Çözümleri Düşünün: Liquid AI, kurumsal müşteriler için yerinde ve özel AI altyapısı sağlamayı, ayrıca özel modeller oluşturmak için bir platform sunmayı planlamaktadır. İlgilenen kuruluşların doğrudan Liquid AI ile iletişime geçmesi gerekmektedir.
Testlere Katılın: Şirket, kullanıcıları modellerini test etmek ve geliştirmek için kırmızı takım çabalarına katılmaya teşvik etmektedir. İlgilenen kullanıcılar, bu test girişimlerine katılmak için iletişime geçebilir.
Liquid AI SSS
Liquid AI, Liquid Foundation Models (LFM'ler) adı verilen yeni nesil modeller kullanarak yetenekli ve verimli genel amaçlı AI sistemleri inşa eden bir MIT yan kuruluşudur. Bu modeller, dönüştürücü tabanlı olmayan AI modelleridir.
Liquid AI Aylık Trafik Trendleri
Liquid AI, ziyaretlerin 123.7K'ya düşmesiyle trafikte %60.1'lik bir düşüş yaşadı. Geleneksel büyük dil modellerinden daha iyi performans gösteren Liquid Foundation Models (LFM'ler)'in yakın zamanda piyasaya sürülmesine rağmen, önemli trafik düşüşü, pazarın bu yeni modelleri henüz tam olarak benimsemediğini gösteriyor. Google ve Nvidia gibi köklü oyunculardan gelen pazar rekabeti ve tedarik zinciri sorunları ile yatırımcı endişeleri gibi daha geniş sektörel eğilimler, bu düşüşe katkıda bulunmuş olabilir.
Geçmiş trafiği görüntüle
İlgili Makaleler
Daha Fazla Göster