一探前沿科技领域揭示未来机器人发展的无限可能

文章编号：9070 更新时间：2024-10-02 分类：互联资讯 阅读次数：次

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机器之心报道：在模型大爆炸的时代，由谷歌在《Attention Is All You Need》中提出的Transformer架构已成为主流AI模型的核心机制。由麻省理工计算机科学和人工智能实验室孵化的初创公司LiquidAI正走出一条不同寻常的道路。他们宣称目标是探索超越生成式预训练Transformer（GPT）基础模型的方法，并推出了其首批多模态AI模型——Liquid Foundation models（LFM）。

LFM是基于第一原理构建的新一代生成式AI模型，其在各个规模上均实现了卓越的性能，同时保持了更小的内存占用和更高效的推理。
LiquidAI的后训练主管Maxime Labonne表示，LFM是他们职业生涯中最自豪的成果。一探前沿科技领域揭示未来机器人发展的无限可能
该模型的核心优势在于能够胜过基于Transformer的模型，同时占用更少的内存。
因此，有网友称赞LFM是“Transformer的终结者”，“游戏规则的改变者”。

LFM系列包含三款模型，具有不同的尺寸和变体。
其中，LFM-1B在各项基准测试中取得了最高分，成为该规模下最先进的模型。
更重要的是，这是非GPT架构首次显著优于基于Transformer的模型。
例如，LFM-3B在多个基准测试中优于其他大型模型，同时规模更小，是移动和其他边缘文本应用的理想选择。一探前沿科技领域揭示未来机器人发展的无限可能
而LFM-40B则在模型大小和输出质量之间实现了新的平衡，运行时可以激活更大的参数，并实现更高的性能。

LFM真正利用了上下文长度，与其他模型相比，其在处理长序列数据时表现出更高的效率。一探前沿科技领域揭示未来机器人发展的无限可能
这种高效的上下文窗口首次在边缘设备上实现了长上下文任务，为开发者解锁了更多应用，如文档分析和摘要、与上下文感知聊天机器人进行更有意义的交互等。
这些模型不仅在原始性能基准方面具有竞争力，而且在运营效率方面也具有竞争力，使其成为各种用例的理想选择。一探前沿科技领域揭示未来机器人发展的无限可能
用户可以通过LambdaChat或PerplexityAI等访问这些模型。

LiquidAI如何超越生成式预训练Transformer（GPT）的呢？他们使用了一种混合的计算单元，这些计算单元基于动态系统理论、信号处理和数值线性代数的理论。
这种新方法打破了传统深度学习模型的局限性，开发出能够模拟任何类型序列数据的通用人工智能模型。
早在去年，LiquidAI就使用了一种名为Liquid Neural Networks（LNN）的方法，表明更少的神经元（结合创新的数学公式）可以实现与传统模型相同的结果。一探前沿科技领域揭示未来机器人发展的无限可能
LFM保留了这种适应性的核心优势，允许在推理过程中进行实时调整，而不会带来传统模型相关的计算开销。

除了高效的性能外，LiquidAI的多模态能力使其能够解决各种行业特定的挑战。该公司正在优化其模型以在多种硬件上运行，包括NVIDIA、AMD、Apple、Qualcomm和Cerebras的产品。LiquidAI目前正在邀请早期用户和开发者测试其新模型并提供反馈。虽然目前模型还不完美，但公司计划利用这些反馈来改进产品。他们将于明年秋季在麻省理工学院举行正式发布会。在此之前他们还将发表一系列技术博客文章以推动科学的进步和探索模型的极限帮助改进未来版本更好地服务人类需求并且走在科学发展的最前沿以便受到关注的产品市场的大小均有使用的设备可通过此种统一的连接器来解决吸引社会各界各方面的资本继续走向引领计算机和人工智能行业的道路随着对神经网络和人工智能研究的不断深入该领域不断迎来突破和创新我们期待着看到更多这样的新兴企业继续推动科技的进步为社会发展做出贡献并走在科技的最前沿塑造未来的发展和繁荣具有多方面的工作面临持续不断地从神经元构建直至与特定的基本产品配合使用基础建设的工程在不断投入中被铺展以应对各种挑战和机遇不断推动技术的创新和发展为社会发展贡献力量LiquidAI的诞生和发展离不开其强大的科研团队的支持和推动其创始人及团队成员来自MITCSAIL等顶尖科研机构和高校他们通过不断的研究和探索突破性的技术为LiquidAI的发展提供了强大的支持我们相信随着科技的不断进步和发展LiquidAI将继续发挥其强大的技术和创新能力在人工智能领域取得更多的突破和创新成果未来值得期待我们期待看到LiquidAI在未来能够成为人工智能领域的领军企业并为人类带来更多的惊喜和改变世界的机会。在这过程中通过逐步增加应用的广泛性和功能以及减少计算和存储成本的改进循环不仅改变了普通消费者对电子产品的使用习惯而且将不断推动技术的更新换代促进经济和社会的发展以及变革各个行业的运作模式和结构同时随着多模态AI模型的进一步发展将促使AI系统能够更好地理解和适应现实世界中的数据以实现更高效的任务处理并通过自动化和智能化来重塑工业结构和生产效率赋能全行业如一些初步的神经网络等技术引入到媒体艺术的展示上将为其注入全新的创造力和想象力助力艺术产业的整体进步和发展我们期待看到LiquidAI等创新企业在人工智能领域不断探索和创新开启全新的科技革命之旅改变人类社会的未来走向。LiquidAI的核心技术团队在研究过程中受到了秀丽隐杆线虫的启发秀丽隐杆线虫是一种简单的生命智能体拥有感知、逃逸、觅食、交配等复杂智能行为但其神经结构极其简单成为了科学家尝试通过生物神经机理模拟实现通用人工智能的最小载体研究员通过研究线虫大脑的运作机制设计出了一种名为液态神经网络的新型神经网络结构该网络具有灵活性和高效性能够在各种场景下实现出色的性能并有望为人工智能领域带来更多的创新和突破让我们共同期待LiquidAI未来的发展和成果持续推动科技进步并为人类社会带来更多的惊喜和改变世界的机会它有可能通过突破性的技术推动科技的飞速发展让我们共同见证科技革命的来临共同迎接更加美好的未来。

LiquidAI正在通过其创新的模型和架构改变人工智能领域的格局。他们的多模态AI模型在性能、内存效率和可解释性方面都具有显著的优势，使得它们能够在各种应用场景中表现出色。随着研究的深入和技术的不断进步，我们期待看到LiquidAI继续引领人工智能领域的发展，为社会带来更多的价值和改变。