Subiect: #Liquid AI
Liquid AI lansează LFM2.5-Encoder-230M și LFM2.5-Encoder-350M: Encodere bidirecționale care rămân rapide la 8K context pe CPU
Liquid AI a lansat două noi encodere bidirecționale, LFM2.5-Encoder-230M și LFM2.5-Encoder-350M, care oferă performanțe rapide pe CPU chiar și la un context de 8.000 de tokeni. Aceste modele open-source sunt ideale pentru aplicații de înțelegere a textului, agenți AI și edge computing.
Liquid AI lansează Antidoom: o metodă open-source care reduce buclele de doom în modelele de raționament
Liquid AI a lansat Antidoom, o metodă open-source care reduce drastic buclele de doom în modelele de raționament, folosind Final Token Preference Optimization (FTPO) pentru a reantrena doar tokenul care declanșează bucla. Rezultatele arată scăderi de la 22,9% la 1% pe anumite modele.
Liquid AI lansează modelul LFM2.5-230M cu suport pentru llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang și ONNX – inferență direct pe dispozitiv
Liquid AI lansează modelul LFM2.5-230M cu suport pentru cinci framework-uri de inferență (llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX), permițând rularea AI-ului direct pe dispozitive locale, fără cloud. Un pas important spre democratizarea inteligenței artificiale.
Liquid AI lansează LFM2.5-Embedding-350M și LFM2.5-ColBERT-350M: Modele bilingve rapide pentru căutare multilingvă în 11 limbi
Liquid AI a lansat două modele open source pentru căutare multilingvă: LFM2.5-Embedding-350M (bi-encoder) și LFM2.5-ColBERT-350M (interacțiune târzie). Ambele suportă 11 limbi și oferă performanțe ridicate pentru regăsirea informațiilor, fiind accesibile dezvoltatorilor.
Liquid AI lansează LFM2.5-8B-A1B: Un model MoE pentru dispozitive cu 8,3 miliarde de parametri totali și doar 1,5 miliarde activi
Liquid AI a lansat LFM2.5-8B-A1B, un model MoE cu 8,3 miliarde de parametri totali și doar 1,5 miliarde activi, optimizat pentru rulare pe dispozitive. Articolul explică arhitectura, beneficiile pentru edge computing și impactul asupra confidențialității și performanței.
Liquid AI Lansat LFM2.5-VL-450M: Modelul Vision-Language de 450M Parametri cu Predicție Bounding Box, Suport Multilingv și Inferență Sub-250ms pe Dispozitive Edge
Liquid AI a lansat LFM2.5-VL-450M, un model vision-language compact de 450M parametri cu predicție bounding box, suport multilingv și inferență sub 250ms pe hardware edge precum NVIDIA Jetson Orin.