在汽车上的自动驾驶AI芯片要运行的算法基本就如这个UniAD，各家技术算法估计会调整，但是基础都还是基于Transformer的。今天看到几个消息都是地平 ...

在一项基准测试中，Liquid AI开发的LFM模型跑赢了Meta和微软的流行模型，同时需要的内存更少。该公司推出的STAR新框架在与混合模型相比实现了高达37 ...

想象一下，Transformer 不仅能“记住”最重要的事情，还能主动“忘记”多余的细节，从而产生更智能、更快速、适应性更强的模型。该研究解决了 Transformer 基础模型缺乏选择性存储信息能力的问题。NAMM ...

这两个模型我们之前介绍过，而Transformer+Diffusion这个架构也让它成为了一个单一AI模型。基于这种组合架构，AlphaFold 3的核心突破主要体现在以下几个 ...

Central to Sapient’s success is its hybrid architecture that blends Transformer components with recurrent neural network structures.

在生物科技领域，人工智能（AI）正迅速成为一股不可忽视的力量。2024年10月，瑞典皇家科学院宣布了当年的诺贝尔化学奖得主，令人惊讶的是，AI再次成为大赢家。Google旗下的DeepMind人工智能实验室的首席执行官Demis ...

90% cache size reduction versus traditional ML Transformers Liquid AI’s initial focus for STAR has been on autoregressive language modeling, an area where traditional Transformer architectures ...

其灵活性和轻量化特性正引起产业界的关注，Shopify 的首席技术官 Mikhail Parakhin 在社交媒体上表示：“Liquid AI 在非 Transformer 架构的尝试中堪称领跑者 ...