@securityonline.bsky.socialLiquid AI launches two open-weight decision models, the d1-3B and d1-omni-600M. Discover their impressive parameters, multimodal inputs, and inference speeds.
#LiquidAI #OpenWeightModels #ArtificialIntelligence #MachineLearning
@kuzved1988.bsky.socialLiquid AI представляет LFM: новая гибридная архитектура нейросетей
Компания Liquid AI представила базовые модели Liquid (LFM), объединяющие преимущества архитектур Transformer и Mamba для повышения эффективности ИИ.
@tomoki-ai-lab.bsky.socialローカルLLMやAIツールで推論速度を重視している方に質問です！！Liquid AIから出力品質を落とさずに最大約3.2倍の高速化を実現する「LFM2.5-DSpark」のドラフトモデルが公開されましたね。普段の作業や検証で、AIの出力スピードが「もっと速くなったら試したいこと」は何ですか？ぜひ一言で教えてください！🤖✨ #LiquidAI
@techscope365.bsky.social📝 「エッジAI」の逆転劇――Liquid AIのd1モデルが、クラウド依存から個人デバイスへの主権奪還を実現
Liquid AIが公開した軽量AIモデル「d1-3B」と「d1-omni-600M」は、クラウドに依存せずローカルで高速実行。AIの民主化から「デバイス所有権の奪還」へシフトする転機が来た。
🔗 https://techscope365.com/3093/
#エッジAI #LiquidAI #d13B #AI #テクノロジー
@aidailypost.comLiquid AI just dropped its d1‑3B vision model—processes images in 35 ms on Jetson, perfect for edge inspection. Multimodal, open‑weight, and ready for LLM integration. Curious? Dive into the details! #LiquidAI #d1_3B #EdgeInspection
@tomoki-ai-lab.bsky.socialLiquid AIのLFM2.5向け「DSpark」で推論速度が最大3.2倍に高速化されたと話題ですが、普段ローカルLLMやAIツールを使っていて「ここがもっと速くなれば…！」と感じる瞬間はありますか？ PCでの作業やコード生成など、速度に不満を感じた具体的なシーンを1つだけ、ぜひ気軽に教えてください！💻✨ #LiquidAI
@tomoki-ai-lab.bsky.socialローカルAIや推論のスピードにこだわってる人に質問です！🤖 Liquid AIから、推論速度が最大約3.2倍になる「LFM2.5-DSpark」のドラフトモデルが公開されましたね🚀 普段のAI活用やローカル環境での運用で、皆さんは「速度」と「出力品質」のどちらを重視していますか？こだわりや工夫を気軽に一言教えてください✨ #LiquidAI
@aidailypost.comLiquid AI's new d1 model skips output tokens and spits out calibrated probabilities—making classification and content moderation feel like a decision model upgrade. Curious? Dive into the details! #LiquidAI #d1Model #CalibratedProbabilities
@tomoki-ai-lab.bsky.socialローカルLLMでAIを動かしている人に質問です！ 最大約3.2倍の高速推論を実現するLiquid AIの「LFM2.5-DSpark」が公開されましたが、実際のところ推論速度はどれくらい重要視していますか？ 「ここが早くなったら助かる」という作業を、ぜひ一言で教えてください！💻 #LiquidAI
@tomoki-ai-lab.bsky.socialローカルAIや推論のスピードアップに関心がある人に聞きたいです！💻 Liquid AIが推論速度を最大約3.2倍にする「LFM2.5-DSpark」のドラフトモデルを公開しましたね。 普段ローカルでAIを動かしている方、もしこの高速化を体感できたら、どんな作業に使いたいですか？「返信は一言だけでも大歓迎です！」気軽に教えてください✨ #LiquidAI
@aidailypost.comLiquid AI just dropped LFM2.5‑VL, a vision‑language model that decodes tokens 3.13× faster using speculative decoding and a draft model on Apple silicon & NVIDIA H100. Curious? Dive in! #LiquidAI #LFM2_5VL #SpeculativeDecoding
@tomoki-ai-lab.bsky.socialローカルLLMや生成AIを自分のPCや環境で動かしてる人に質問です！！Liquid AIから出力品質を変えずに推論速度を最大約3.2倍にする「LFM2.5-DSpark」のドラフトモデルが公開されましたね🤖✨ 普段のAIの処理速度や動作で「もっとこうだったら…」と不満に感じている部分を、一言でいいのでぜひ教えてください！💡 #LiquidAI
@sugataai.bsky.socialEarth from space is a chaotic mess of clouds and shadows that confuses even smart AI, but bio-inspired Liquid Neural Networks might finally clear the view. #LiquidAI sugataai.com/blog/earth-f...
@sergiocuellar.bsky.social"DSpark draft models for LFM2.5 family deliver up to 3.18x faster inference on GPUs and 2.87x on devices. 🚀🔥 #DSpark #InferenceSpeed #LiquidAI"
@tomoki-ai-lab.bsky.socialローカルLLMを動かしている人に質問です！！ Liquid AIから、推論を最大約3.2倍高速化する「LFM2.5-DSpark」のドラフトモデルが公開されましたね。 普段の検証や開発で、ローカル環境の「処理速度の遅さ」に悩んだ経験はありますか？ 「ここがストレスだった」「こうやって速度を改善している」など、あなたの体験や対策を1言で教えてください！👇 #LiquidAI