MIT系初创打破Transformer霸权！液体基础模型刷新SOTA，非GPT架构首次显著超越Transformer

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                             转自 新智元   编辑：Aeneas 好困 【导读】 就在刚刚，MIT系初创公司Liquid AI推出液体基础模型LFM，1B模型在基准测试中成为SOTA，这是非GPT架构首次显著超越Transformer模型！背后功臣，就是基于团队提出的液体神经网络（LNN）。 就在刚刚，MIT系初创公司Liquid AI团队官宣：推出首批多模态非Transformer模型——液体基础模型LFM。 作为通用人工智能模型， LFM可用于建模任何类型的顺序数据，包括视频、音频、文本、时间序列和信号。 目前，LFM有三种不同的规模： 1.3B 的稠密模型，适用于资源高度受限的环境 3.1B 的稠密模型，为边缘部署进行了优化 40.3B 的混合专家（MoE）模型，专为处理更复杂的任务而设计 在各种规模上，这三个模 ………………………………