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Introducción una variable continua para cuatro productos diferentes. La canalización de aprendizaje automático se creó en Databricks y consta de dos componentes principales. Preparación de funciones en SQL con computación…
La carrera de la IA generativa ha sido durante mucho tiempo un juego en el que “cuanto más grande, mejor”. Pero a medida que la industria alcanza los límites del…
Liquid AI ha lanzado LFM2.5-1.2B-Thinking, un modelo de razonamiento de 1.200 millones de parámetros que se ejecuta completamente en el dispositivo y cabe en unos 900 MB en un teléfono…
Liquid AI ha presentado LFM2.5, una nueva generación de modelos básicos pequeños construidos sobre la arquitectura LFM2 y centrados en implementaciones de dispositivos y de borde. La familia de modelos…
Liquid AI ha introducido LFM2-2.6B-Exp, un punto de control experimental de su modelo de lenguaje LFM2-2.6B que se entrena con aprendizaje por refuerzo puro sobre la pila LFM2 existente. El…
¿Puede un recuperador compacto de interacción tardía indexar una vez y ofrecer una búsqueda multilingüe precisa con inferencia rápida? Liquid AI lanzó LFM2-ColBERT-350M, un recuperador compacto de interacción tardía para…
Liquid AI lanzó LFM2-VL-3B, un modelo de lenguaje de visión de parámetros 3B para tareas de texto a texto de imagen. Amplía la familia LFM2-VL más allá de las variantes…
¿Cuánta capacidad puede ofrecer un MoE escaso de 8,3 mil millones de parámetros con una ruta activa de ~1,5 mil millones en su teléfono sin perder latencia ni memoria? Liquid…
Liquid AI ha lanzado LFM2-Audio-1.5b, un modelo de base de audio-lenguaje compacto que comprende y genera voz y texto a través de una sola pila de extremo a extremo. Se…
Liquid Ai ha liberado oficialmente LFM2-VLuna nueva familia de modelos de fundación en idioma de visión optimizados para implementación de baja latencia y en disposición. Con dos variantes altamente eficientes:LFM2-VL-450M…