主要观点总结
Liquid AI推出新型液体基础模型LFM，非GPT架构在基准测试中表现超越Transformer模型。LFM具备自适应能力，可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。其高效内存占用和推理能力使得模型能够在各种规模上实现最佳性能。LFM基于团队提出的液体神经网络（LNN）架构，具备通用人工智能模型的特性。该模型的成功归功于其全新的设计空间、特征化计算复杂度的探索和优化的训练前后流程。
关键观点总结
关键观点1: 液体基础模型LFM的特点
LFM是首个非GPT架构的模型，实现了在基准测试中的卓越表现。它具备自适应能力，可建模多种类型的顺序数据。LFM具有高效内存占用和推理能力，可在各种规模上实现最佳性能。此外，LFM还具备知识储备、多步推理、长上下文召回、推理效率和训练效率等方面的突破。
关键观点2: 液体神经网络（LNN）架构
LNN是Liquid AI团队提出的全新架构，使人工神经元或用于转化数据的节点更高效、适应性更强。该架构受到线虫神经结构的启发，即使在训练后也能保持适应性和对变化的鲁棒性。团队通过理论分析和实验证明，该架构是通用近似器，在处理序列数据方面表现出强大的表现力。
关键观点3: LFM的成功归功于
LFM的成功归功于其全新的设计空间探索、特征化计算复杂度的精确控制以及优化的训练前后流程。此外，团队在动力系统理论、信号处理和数值线性代数等领域的独特融合，为追求智能的各个方面提供了有力支持。
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转自：新智元 如涉版权请加编辑微信iwish89联系 哲学园鸣谢 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】 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，这三个模型都实现了最佳质量表现，同时保持了更小的内存占用和
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