Liquid AI 介紹

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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。

什麼是 Liquid AI

由 MIT CSAIL 研究員 Ramin Hasani、Mathias Lechner、Alexander Amini 和 Daniela Rus 創立的 Liquid AI 是一家總部位於波士頓的 AI 公司，最近以 3760 萬美元的種子資金脫離隱秘模式。該公司專門研發新一代基礎模型，超越傳統的生成預訓練變換器（GPTs）。他們的方法基於生物學、物理學、神經科學、數學和計算機科學的基本原理的整合，開發出其旗艦產品 - Liquid Foundation Models (LFMs)。

Liquid AI 如何運作？

Liquid AI 的技術基於液態神經網絡，這些網絡受到線蟲『大腦』的啟發，具有動態、自適應的學習系統。與傳統的變換器基模型不同，LFMs 使用自定義計算單元，按深度組排列，並具有特徵化器互連，使它們能夠處理包括視頻、音頻、文本、時間序列和信號在內的各種類型的序列數據。該公司已推出三種 LFM 變體（1B、3B 和 40B），利用其專有架構實現高效性能。這些模型可以高效處理多達 100 萬個令牌，而不會對記憶體產生顯著影響，這要歸功於其獨特的設計，融合了動態系統、數值線性代數和信號處理。

Liquid AI 的好處

Liquid AI 技術的主要優勢包括與傳統模型相比顯著降低了記憶體需求（小於 1GB，而像 GPT-3 這樣的模型需要 700GB），更低的功耗使得可以在小型設備如 Raspberry Pi 上部署，以及在沒有明確訓練的情況下仍能適應不斷變化的環境。這些模型提供了增強的可解釋性和可靠性，同時保持了最先進的性能。這種效率和可擴展性使 LFMs 尤其適合資源受限的環境，同時仍能提供與大型語言模型競爭的性能，有可能改變 AI 在各種應用和行業中的部署方式。

Liquid AI 每月流量趨勢

Liquid AI 的流量經歷了60.1%的下降，訪問量降至123.7K。儘管最近推出了優於傳統大型語言模型的Liquid Foundation Models (LFMs)，但顯著的流量下降表明市場可能尚未完全接受這些新模型。來自 Google 和 Nvidia 等知名企業的市場競爭，以及供應鏈問題和投資者擔憂等更廣泛的行業趨勢，可能都是導致這種下降的因素。

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