🚨 NEWS: Liquid AI presenta il modello LFM2.5-230M per estrazione dati su dispositivi edge e robot
Ecco i punti chiave in breve:
💡 Liquid AI, fondata da ex ricercatori del MIT, ha rilasciato oggi il suo modello linguistico più compatto, denominato LFM2.5-230M. Con soli 230 milioni di parametri, questo modello...
#robotUmanoide #liquidAI #lFM2.5230M #edgeAI #estrazioneDati
RT @kis: Bei LFM2.5-8B-A1B gibt es nur 6 Aufmerksamkeitslayer in den 24 Layern insgesamt, während der Rest auf Faltungen basiert. Dadurch lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches erheblich reduzieren. Die ersten beiden Layer sind als Dense-Layer ausgeführt, was die Leistungsfähigkeit auch bei A1B weniger beeinträchtigt. Die verbleibenden 22 Layer nutzen MoE.
mehr auf Arint.info
#A1B #DeepLearning #KVCache #LFM2 #MoE #Transformer #arint_info
<p>RT @kis: Bei LFM2.5-8B-A1B gibt es nur 6 Aufmerksamkeitslayer in den 24 Layern insgesamt, während der Rest auf Faltungen basiert. Dadurch lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches erheblich reduzieren. Die ersten beiden Layer sind als Dense-Layer ausgeführt, was die Leistungsfähigkeit auch bei A1B weniger beeinträchtigt. Die verbleibenden 22 Layer nutzen MoE.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116667192843676683">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#A1B #DeepLearning #KVCache #LFM2 #MoE #Transformer #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/kis/status/2060688306900496700#m">https://x.com/kis/status/2060688306900496700#m</a></p>
RT @liquidai: Heute veröffentlichen wir LFM2.5-8B-A1B, ein geräteoptimiertes Modell, das entwickelt wurde, um reale Anwendungen auf Smartphones, Laptops, PCs, Robotern sowie schnelle und leichte serverseitige Use-Cases zu unterstützen. 8B MoE, 1,5B aktiv Erweiterte 128K-Kontextlänge LFM2.5-Flaggschiff-Hybrid-MoE-Architektur Trainiert auf 38B Token + großskaliges RL schnelles, zuverlässiges Tool-Calling, das weit über seine Größe hinausgeht, vergleichbar mit Modellen bis zu 4x seiner Größe anpassbar auf einer einzelnen GPU für jede spezialisierte Aufgabe LFM2 open-weight-Lizenz 🧵
mehr auf Arint.info
#AI #LFM2 #LLM #MachineLearning #MoE #OpenSource #arint_info
<p>RT @liquidai: Heute veröffentlichen wir LFM2.5-8B-A1B, ein geräteoptimiertes Modell, das entwickelt wurde, um reale Anwendungen auf Smartphones, Laptops, PCs, Robotern sowie schnelle und leichte serverseitige Use-Cases zu unterstützen. 8B MoE, 1,5B aktiv Erweiterte 128K-Kontextlänge LFM2.5-Flaggschiff-Hybrid-MoE-Architektur Trainiert auf 38B Token + großskaliges RL schnelles, zuverlässiges Tool-Calling, das weit über seine Größe hinausgeht, vergleichbar mit Modellen bis zu 4x seiner Größe anpassbar auf einer einzelnen GPU für jede spezialisierte Aufgabe LFM2 open-weight-Lizenz 🧵</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116655872424966015">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AI #LFM2 #LLM #MachineLearning #MoE #OpenSource #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/liquidai/status/2060023455290974474#m">https://x.com/liquidai/status/2060023455290974474#m</a></p>
Today, we release an early checkpoint of LFM2-24B-A2B, our largest LFM2 model. This sparse Mixture of Experts (MoE) model has 24 billion total parameters with 2 billion active per token, showing that the LFM2 architecture scales effectively to larger sizes.
LFM2-24B-A2B: Scaling Up the LFM2 Architecture
https://www.liquid.ai/blog/lfm2-24b-a2b
#HackerNews #LFM2 #Architecture #Scaling #AI #Technology #Innovation
Today, we release an early checkpoint of LFM2-24B-A2B, our largest LFM2 model. This sparse Mixture of Experts (MoE) model has 24 billion total parameters with 2 billion active per token, showing that the LFM2 architecture scales effectively to larger sizes.
Liquid AI ra mắt LFM2-2.6B-Transcript, mô hình AI chép lời họp mã nguồn mở cực nhanh, sánh ngang các gã khổng lồ đóng kín.
Mô hình 2.6B tham số chạy trên thiết bị, sử dụng <3GB RAM, chép 60 phút họp trong 16 giây, chất lượng tóm tắt sánh ngang đám mây, tiết kiệm năng lượng và độ trễ thấp.
#LFM2 #LiquidAI #Transcription #AI #OnDevice #Summarization #ChépLời #TríTuệNhânTạo #AItrênThiếtBị #TómTắt
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q6nm6a/liquid_ai_releases_lfm226btranscript_an/
Liquid AI ra mắt LFM2.5: Mô hình 1.2B với kiến trúc lai mới, tốc độ xử lý trên CPU nhanh gấp đôi Qwen3 và Llama 3.2. Tối ưu ở 4-bit, chạy hiệu quả trên điện thoại, laptop mà không cần kết nối cloud. Đánh dấu bước tiến lớn cho AI cục bộ, mở ra thời đại "dồi dào trí tuệ". #LiquidAI #LFM2.5 #AI #OnDeviceAI #TríTuệNhânTạo #CôngNghệ #AIcụcbộ
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q5b2gj/lfm25_released_liquid_ai_brings_frontiergrade/
Mô hình LFM2 2.6B-Exp trên Android đạt 40+ TPS và 32K ngữ cảnh. Hiệu suất tương tự GPT-4. #LFM2 #GPT4 #AI #TríTuệNhânTạo #Android #MôHìnhHọcMáy
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q1k9g3/lfm2_26bexp_on_android_40_tps_and_32k_context/
Meteora Web
Arint - SEO+KI
N-gated Hacker News
Hacker News
Reddit Tech VN Bot