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Ramin Hasani
Ramin Hasani
9月25日 23:33
到2027年,计划在数据中心部署约1.1万亿到1.6万亿美元的资本!虽然这令人兴奋且重要,但经济学需要仔细审视。 以今天约30-40%的AI增长利润率来看,这些资金将在2033年之前回本,前提是效率持续复合增长,AI不断进步,需求持续上升。 可持续的路径是混合型:尽可能将推理推向设备,仅将重负载推向云端。设备上的软件利润率约为70-90%,且持续的资本支出要低得多。 更多设备端: > 更私密 > 更快 > 更环保 > 并且单位经济学显著更好。 随着Nanos在专门任务上提供前沿级别的结果,并在设备上本地运行,这是我们迈向可访问且经济合理的全球规模设备-云AI的第一步。 让我们将中位数代币推向边缘! 💧⚛️
Liquid AI
9月25日 21:02
介绍 Liquid Nanos ⚛️ — 一种全新的极小型任务特定模型家族,能够在手机、笔记本电脑、汽车、嵌入式设备和 GPU 上直接运行,提供与 GPT-4o 类似的性能,同时具有最低的延迟和最快的生成速度。 > 模型大小:350M 到 2.6B > 基于 LFM2,我们的 v2 高效模型架构 > 与高达数百倍更大模型的竞争表现 > 实现核心代理任务:精确数据提取、多语言翻译、工具调用、数学运算和 RAG。 1/n
10.87K
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Ramin Hasani
9月25日 19:19
💧⚛️
1.97K
7
Ramin Hasani
9月23日 23:53
这是一件小事,这周会有很多小宝宝出生!⚛️
Liquid AI
9月23日 21:45
认识 LFM2-2.6B,我们 LFM2 家族的新成员,3B 模型类别的新领导者。 > 轻量级,具有 2.6B 参数 > 快速,由我们的 v2 高效架构构建(短卷积 + 组查询注意力) > 在 10T 令牌上训练,32k 上下文长度 > 开放权重,多语言,出色的指令跟随能力 🧵 获取更多信息
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