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MIT 创企 Liquid AI 推出企业级小模型训练蓝图 LFM2

Liquid AI 是一家成立于2023年的初创公司,由麻省理工学院的计算机科学家创办。2025年7月,该公司发布了 Liquid Foundation Models 系列的第二代产品(LFM2),旨在利用 全新“liquid” 架构提供市场上最快的设备端基础模型。其训练和推理效率使得小模型成为云端大型语言模型(如 OpenAI 的 GPT 系列和谷歌的 Gemini)的有力竞争者。 LFM2最初推出了350M、700M 和1.2B 参数的密集检查点,采用了一种偏向于门控短卷积的混合架构,其基准测试结果显示 LFM2在质量和 CPU 吞吐量上均优于 Qwen3、Llama3.2和 Gemma3等同类竞争对手。对于企业来说,这一系列模型实现了在手机、笔记本电脑和车辆等设备上实时且隐私保护的 AI 应用,不再需要在能力和延迟之间进行牺牲。 在 LFM2发布后,Liquid AI 进一步拓展了产品线,增加了任务和领域特定的变体、小型视频摄取和分析模型,以及一个名为 LEAP 的边缘部署栈。现在,该公司在 arXiv 上发布了一份详细的 51页 LFM2 技术报告,公开了模型背后的架构搜索过程...

京东自研智能体引擎平台 JoyAgent 正式开源多模态 RAG 能力

JoyAgent 是京东自主研发的智能体引擎平台。今年7月,其多智能体引擎模块JoyAgent (JDGenie)正式开源;9月,在 JDGenie 基础上进一步开源 DataAgent 能力,此次,京东再次发布重要更新-在JoyAgent-JDGenie中开源多模态RAG能力。持续推进智能体技术在开源社区的共建与共享。 目前该项目在GitHub上已获得11.2kStar,欢迎开发者体验并参与共享。 •开源体验:https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie •多模态知识管理md地址: https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie/blob/data_agent/README_mrag.md 多模态知识管理简介    传统RAG基础架构 传统的检索增强生成(RAG)技术,在处理文本知识方面取得了显著的成功,它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显 一、多模态问题:处理结构化与非结构化内容 当面对企业内普遍存在的文档时,一个仅能理解文字的R...

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