Liquid AI 功能
Liquid AI 是一家從 MIT 分離出來的公司，開發了創新性的 Liquid Foundation Models (LFMs)，使用非變換器架構，以較小的記憶體佔用和更高效的推理實現最先進的 AI 性能。
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Liquid AI 是麻省理工學院的一家衍生公司，開發了一種新的 AI 模型，稱為 Liquid Foundation Models (LFMs)，這些模型基於動態系統、數值線性代數和信號處理原理，而不是傳統的變換器架構。這些模型在保持較小的記憶體佔用和更高效的推理能力的同時，實現了最先進的性能，能夠處理包括文本、音頻、圖像、視頻和信號在內的各種類型的序列數據。
新型架構: 使用基於動態系統的非變換器架構，允許參數通過經驗隨時間調整和變化
高效的資源使用: 與傳統的 LLMs 相比，維持顯著較小的記憶體佔用，需要更少的計算能力和存儲空間
自適應計算: 具有自定義計算單元，具有目標權重共享和特徵共享能力，可以根據輸入上下文進行調節
多模態能力: 能夠處理和理解包括文本、音頻、圖像、視頻和時間序列數據在內的各種類型的序列數據
Liquid AI 的使用案例
自主車輛: 可在複雜的室外環境中提供可靠的操舵和導航，而無需進行廣泛的微調
天氣預報: 能夠處理和分析複雜的時間序列數據，以進行準確的天氣預測
企業 AI 集成: 由於其高效的資源使用和可擴展性，使企業能夠在現有基礎設施中實施 AI 解決方案
多語言處理: 支持多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語、中文、阿拉伯語、日語和韓語
優點
顯著較小的記憶體佔用和更高效的資源使用
能夠隨時間從經驗中適應和學習
相比傳統模型，有更好的可解釋性和可解釋性
具有多模態能力，支持多種數據類型
缺點
相對較新的技術，真實世界的實施歷史有限
不開源，限制了社區開發和驗證
與某些已建立的模型相比，語言支持有限
Liquid AI 每月流量趨勢
Liquid AI 的流量下降了 17.8%，降至 47.9K 訪問量。儘管最近推出了 Hyena Edge 模型並獲得大量資金，但這種下降趨勢表明這些更新可能尚未轉化為更多的用戶參與度。其他 AI 模型不斷獲得關注的競爭格局，可能也是一個影響因素。
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