Демо-версія інтеграції MCP для LFM2 щойно вийшла, і вона доступна на HF: 👉 Створений компанією @KarnikShreyas, що розширює роботу @xenovacom WebGPU — тепер ви можете тестувати моделі рідких тональних кремів з MCP у браузері.

Зустрічайте Luth-LFM2. Французький екземпляр LFM2 з тонким налаштуванням, розроблений Максенсом Ласбордесом і Сінуе Гадом, для розширення багатомовних можливостей LFM2! У цьому класі моделей Luth-LFM2 встановлює новий рекорд у французькому навчанні, GPQA, MMLU та математиці.

Головний приз першого хакатону Liquid AI отримав Liquid Lexify від @polodarb ! Lexify — це автономний помічник зі штучним інтелектом, який повністю працює на вашому пристрої.  • Бездоганний інтерфейс користувача: викликайте модель де завгодно на телефоні, а не тільки в додатку • Приватність: текстові повідомлення та нотатки ніколи не залишають ваш пристрій • Миттєвий: нульова затримка, інтернет не потрібен Ось так виглядає «повернення контролю». Слідкуйте за оновленнями Hack 02 тут:

Представляємо LFM2-VL — наше нове покоління ефективних моделей із візуальною мовою для розгортання в реальному світі, від смартфонів і ноутбуків до носимих пристроїв і вбудованих систем. 🧵

Тепер ви можете точно налаштовувати моделі LFM2 у Leap і безпосередньо розгортати їх у своїй програмі. Інструкції:

Ми співпрацюємо з @dottxtai та @remilouf, щоб зробити виклик функцій дієвим на периферії. JSON не підходить. Нам потрібна структура, швидкість і надійність.

Спробуйте LFM2 з llama.cpp вже сьогодні! Сьогодні ми випустили колекцію контрольних точок GGUF для розробників, щоб використовувати LFM2 всюди з llama.cpp Виберіть найбільш відповідну точність для вашого випадку використання та почніть створювати вже сьогодні.

📲 @LiquidAI_ та @G42ai Абу-Дабі співпрацюють для підтримки генеративних рішень штучного інтелекту на основі моделей Liquid Foundation. Партнерство спрямоване на надання Глобальному Півдню доступу до генеративного штучного інтелекту в таких секторах, як побутова електроніка та біотехнології.

@LiquidAI_

Раді поділитися думками про нашу роботу над ефективними міркуваннями @LiquidAI_ : Ми перетворюємо модель загального чату 1.3B на сильну математичну аргументацію, яка залишається лаконічною. SFT на кураторських трасах CoT розблоковує сильні міркування та цілеспрямований RL контролює деталізацію. Рецепт простий і надає цікаву точку даних для моделей, не заснованих на Qwen. Це все ще базується на нашому першому поколінні LFM - ми в захваті від наступного покоління! Подробиці – у нашому блозі!