认识 Luth-LFM2。 这是由 Maxence Lasbordes 和 Sinoué GAD 设计的法语精调 LFM2 实例，旨在增强 LFM2 的多语言能力！ 在这个模型类别中，Luth-LFM2 在法语指令跟随、GPQA、MMLU 和数学方面创下了新纪录。

首届Liquid AI黑客马拉松的大奖颁给了@polodarb的Liquid Lexify！ Lexify是一个离线的AI写作和语法助手，完全在您的设备上工作。 • 无缝的用户界面：可以在手机上的任何地方调用模型，而不仅仅是在应用内 • 私密：文本和笔记永远不会离开您的设备 • 即时：零延迟，无需互联网 这就是“重新掌控”的样子。请关注这里的Hack 02：

介绍 LFM2-VL — 我们新一代高效的视觉-语言模型，适用于从智能手机和笔记本电脑到可穿戴设备和嵌入式系统的实际部署。 🧵

您现在可以在 Leap 中微调 LFM2 模型，并直接将其部署到您的应用程序中。 说明：

我们与 @dottxtai 和 @remilouf 合作，使函数调用在边缘可行。 JSON 不能削减它。我们需要结构、速度和可靠性。

立即试用 LFM2 和 llama.cpp！ 我们今天发布了一系列 GGUF 检查点，供开发人员使用 llama.cpp 在任何地方运行 LFM2 选择与您的用例最相关的精度，并立即开始构建。

📲 @LiquidAI_ 和阿布扎比的@G42ai合作支持由 Liquid Foundation Models 驱动的生成式 AI 解决方案。该合作伙伴关系旨在为全球南方提供跨消费电子和生物技术等领域的生成式人工智能。

@LiquidAI_

很高兴分享我们对高效推理@LiquidAI_工作的见解： 我们将 1.3B 通用聊天模型变成一个保持简洁的强大数学推理器。精选 CoT 跟踪上的 SFT 解锁了强大的推理，有针对性的 RL 控制了冗长性。 该配方很简单，为非基于 Qwen 的模型提供了一个有趣的数据点。这仍然是基于我们的第一代 LFM - 对下一代感到兴奋！ 请在我们的博客文章中找到详细信息！

我们很自豪地宣布，@jonmcneill（DVx首席执行官，前@Tesla总裁，前@lyft首席运营官，以及@GM和@lululemon董事会成员）加入我们，成为我们顾问委员会的战略成员。 Jon将帮助我们优化增长战略，加速将私有的设备端基础模型推向市场。他将指导我们测试产品市场契合度，并与企业客户建立联系！ 欢迎加入，Jon McNeill！