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07.10.2025
外部記事
07.10.2025
外部記事
Liquid AI、世界最速かつ最高性能のオープンソース小型基盤モデルをリリース
06.24.2025
モデル
06.24.2025
モデル
LFM-1B-Math:小さなモデルは簡潔な推論者になれるか?
06.17.2025
プレスリリース
06.17.2025
プレスリリース
G42とLiquid AI、企業向けにプライベートでローカルかつ効率的なAIソリューションを大規模に提供するため提携
06.15.2025
プレスリリース
06.15.2025
プレスリリース
Liquid AI、シャープのベストセラー携帯電話のオンデバイスインテリジェンスを強化
06.12.2025
エンジニアリング
06.12.2025
エンジニアリング
グラフトによる拡散変圧器設計の探求
06.06.2025
論文
06.06.2025
論文
グラフティングによる拡散 Transformer 設計の探索
05.27.2025
外部記事
05.27.2025
外部記事
次世代のロボットが柔らかく弾力のあるものになるかもしれない理由
05.16.2025
外部記事
05.16.2025
外部記事
ヒューマノイドのことは忘れてください。MITでは、ワームとカメが新世代のロボットにインスピレーションを与えています
05.14.2025
外部記事
05.14.2025
外部記事
MassLiveが2025年に注目する12人のイノベーションリーダー
04.28.2025
論文
04.28.2025
論文
実効状態サイズによるメモリ利用の定量化
04.27.2025
エンジニアリング
04.27.2025
エンジニアリング
モデルはメモリをどの程度効果的に使用するか
04.25.2025
外部記事
04.25.2025
外部記事
Liquid AIは、新しい「Hyena Edge」モデルにより、LLMに革命をもたらし、スマートフォンのようなエッジデバイスで動作するようにしています
04.24.2025
エンジニアリング
04.24.2025
エンジニアリング
エッジデバイス用の畳み込みマルチハイブリッド
04.23.2025
外部記事
04.23.2025
外部記事
2025年の人工知能企業の上位25社
04.21.2025
ニュース
04.21.2025
ニュース
ICLR 2025で採択された Liquid AI の論文
02.26.2025
外部記事
02.26.2025
外部記事
脳により近いコンピューターが、AIをより良い方向に変える可能性
01.20.2025
モデル
01.20.2025
モデル
LFM-7B のご紹介 : 効率的な言語モデルの新たな基準
12.13.2024
ニュース
12.13.2024
ニュース
拡張可能で効率的な汎用 AI を開発するために、2 億 5,000 万ドルを調達しました
12.13.2024
外部記事
12.13.2024
外部記事
Liquidは、高性能で効率的な汎用AIを構築するために2億5000万ドルを調達しました
12.02.2024
外部記事
12.02.2024
外部記事
Liquid AIの新しいSTARモデルアーキテクチャはトランスフォーマーの効率を上回る
12.01.2024
エンジニアリング
12.01.2024
エンジニアリング
ターゲットを絞った進化による自動アーキテクチャ合成
11.26.2024
論文
11.26.2024
論文
STAR:用途に合わせたアーキテクチャの自動合成(Synthesis of Tailored Architectures)
11.13.2024
ニュース
11.13.2024
ニュース
あらゆる規模とあらゆる領域での性能:Liquid AI が ROI を生み出す方法と場所
11.12.2024
外部記事
11.12.2024
外部記事
小さな言語モデル : 生成AIをエッジにもたらす
11.03.2024
外部記事
11.03.2024
外部記事
Liquid AI がトランスフォーマーベースの AI モデルにどのように挑戦しているか
10.30.2024
外部記事
10.30.2024
外部記事
小さなニューラルネットワークはビジネスAIのコンピューティングコストを削減できる
10.25.2024
外部記事
10.25.2024
外部記事
Liquid AI の画期的なモデル:AI テクノロジーの新時代
10.24.2024
ニュース
10.24.2024
ニュース
製品ローンチイベント
10.23.2024
外部記事
10.23.2024
外部記事
Liquid AI はニューラルネットワークを再設計している
10.23.2024
外部記事
10.23.2024
外部記事
革新的なリキッド・ニューラルネットワーク:AI の効率と透明性の未来
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