Назад
Искусственный интеллект и машинное обучение

LFM2.5-24B-A2B: Создана для быстрых локальных агентов

Hacker News (YC)
Advertisement468 × 90
LFM2.5-24B-A2B: Создана для быстрых локальных агентов

Компания Liquid AI анонсировала выпуск LFM2.5-24B-A2B, новой модели, специально разработанной для высокопроизводительных агентских рабочих процессов непосредственно на устройствах. Эта модель с 24 миллиардами параметров призвана сбалансировать вычислительную эффективность и передовые способности к рассуждению, что делает ее пригодной для локального развертывания на потребительском оборудовании. Оптимизируя скорость и задержку, модель нацелена на создание отзывчивых ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи без использования облачной инфраструктуры. Релиз подчеркивает стремление Liquid AI создавать специализированные архитектуры, превосходящие традиционные трансформерные модели в сценариях граничных вычислений. Разработчики теперь могут получить доступ к модели для интеграции сложных, приватных и быстрых возможностей ИИ непосредственно в свои приложения. Этот запуск знаменует собой важный шаг в текущей тенденции переноса мощных генеративных ИИ-моделей на локальные устройства, что снижает потребность в постоянном интернет-соединении и повышает конфиденциальность пользовательских данных.

This is a summary. Read the full article at the original source:

Hacker News (YC)
Advertisement468 × 90
Share
Искусственный интеллект и машинное обучение

Похожие

Статья на Habr посвящена одной из главных проблем современных локальных LLM — задержкам при обработке контекста и потере памяти в ходе длительного диа…

Habr

YouTube официально представил новую систему маркировки, призванную повысить прозрачность контента, созданного с помощью генеративного искусственного и…

CNET

Консалтинговый гигант McKinsey & Company внедряет новый этап в процесс найма начинающих специалистов: 10-минутную симуляцию с использованием искусстве…

The Verge
Advertisement970 × 250