Liquid AI

Liquid AI：引领通用人工智能系统创新

Liquid AI是一家专注于构建通用人工智能系统的公司，旨在推动AI技术的发展与应用。其核心产品包括Liquid Engine和Liquid Foundation Models（LFMs），其中LFMs是一系列生成式AI模型，具有高效率和竞争力。Liquid AI的技术优势在于其创新的液态神经网络架构、高效的资源利用、模型的适应性和灵活性、良好的可解释性、优秀的性能表现，以及多模态处理能力。公司还开发了STAR优化框架，提升了模型的适配性和效率。Liquid AI的应用前景广泛，包括基因数据分析、金融欺诈检测等领域。公司已成功筹集2.5亿美元资金，加速产品开发和市场推广。此外，Liquid AI积极参与学术会议，与学术界保持紧密合作，推动AI技术的前沿研究。公司还与ITOCHU Techno-Solutions Corporation和Capgemini等建立了合作伙伴关系，共同开发边缘AI解决方案和企业级AI服务。

公司概况与使命

核心目标：致力于构建各种规模下功能强大且高效的通用人工智能系统，推动人工智能技术的发展与应用。

产品与技术

Liquid Engine：

- 用于开发和部署不同规模的高效AI解决方案，为企业和开发者提供了构建AI应用的基础平台，可根据具体需求进行定制化开发。

Liquid Foundation Models（LFMs）：

- 公司推出的第一代生成式AI模型系列，包括1B、3B和40B等不同参数规模的模型，旨在为各行业提供高性能、多功能的AI模型，可应用于自然语言处理、图像生成等多个领域，与其他领先的生成式AI模型相比，具有更高的效率和竞争力，在某些任务上表现出色且内存需求较低。

Liquid AI的技术优势：

创新的液态神经网络架构：其模型借鉴了线虫神经系统的特点，采用动态权重更新机制和基于非线性微分方程的连续时间建模，能根据输入数据实时调整网络参数，在处理复杂、多变的数据环境时更加灵活，还可在长序列建模中展现卓越性能。
高效的资源利用：维持较小的内存 footprint，例如LFM-3B仅需16GB内存，而Meta的Llama-3.2-3B则需超过48GB内存；对计算资源要求较低，能在小型设备上运行，如 raspberry pi。
具有适应性和灵活性：模型能够适应新的数据和环境变化，不需要重新调整。
良好的可解释性：设计原理相对透明，用户能更清晰地理解和监控模型的决策过程。
优秀的性能表现：

- LFM-1B在多个自然语言处理任务中超越了传统的同等规模模型，成为该参数规模的新标杆。
- LFM-3B在多个基准测试中表现优异，优于较大的7B和13B模型，且更适合移动和边缘设备。
- LFM-40B在模型大小和输出质量间取得平衡，其性能可媲美更大的模型，而MoE架构可实现更高的吞吐量，并可在更具成本效益的硬件上进行部署。

多模态处理能力：能够处理视频、音频、文本、时间序列等多种类型的连续数据。
STAR优化框架：通过模拟自然选择的过程，对液体基础模型的神经网络架构进行自动化优化，生成满足任务需求的最优架构，提升了模型的适配性和效率。例如，在优化质量和缓存大小时，STAR演化架构与混合模型相比实现了高达37%的缓存大小减少，与Transformers相比则减少了90%；在优化模型质量和大小时，STAR将参数数量减少了多达13%，同时仍提高了标准基准测试的性能。
高效的上下文窗口：首次在边缘设备上实现了长上下文任务，解锁了新的应用，包括文档分析和摘要、与上下文感知聊天机器人进行更有意义的交互，以及改进的检索增强生成（RAG）性能。
广泛的应用前景：可应用于基因数据分析、金融欺诈检测、自动驾驶、气象预测、医疗数据分析等多个领域，为各行业提供解决方案。

融资情况

成功筹集2.5亿美元资金，用于扩大公司在通用人工智能领域的研发与业务规模，提升技术实力，加速产品的开发与市场推广，以增强公司在人工智能领域的竞争力。

科研与学术活动

学术会议参与：积极参与国际知名的机器学习学术会议，如ICML 2024、ICLR 2024和NeurIPS 2023等，展示公司在人工智能领域的最新研究成果，与学术界保持紧密的合作与交流，推动人工智能技术的前沿研究。
技术创新与突破：公司的研究成果受到广泛关注，如提出的STAR模型架构在效率上超越了传统的Transformer架构，其非Transformer模型在性能上与其他领先模型相当但内存需求更低，通过创新的技术方法重新设计神经网络，有望降低企业人工智能应用的计算成本，提高效率和透明度，为人工智能技术的发展带来新的思路和方向。

合作与伙伴关系

与ITOCHU Techno – Solutions Corporation合作：共同开发边缘AI解决方案，将人工智能技术拓展到边缘计算领域，实现AI在物联网设备、移动终端等边缘设备上的高效应用，提升边缘设备的智能化水平。
与Capgemini合作：为企业构建下一代AI解决方案，结合双方的技术优势和行业经验，为企业客户提供更先进、更符合企业需求的人工智能服务，助力企业数字化转型和创新发展。