打破Transformer霸权！MIT系初创公司提出LFM液体基础模型，刷新SOTA，非GPT架构显著超越Transformer

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前言   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）。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源 ：新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 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 ………………………………