液态神经网络：大模型时代的终结？

研究人员正越来越多地开发液态神经网络（LNN），该技术最初由麻省理工学院创建，作为传统大型语言模型（LLM）的更高效替代方案。2024年末，Liquid AI公司发布了其液态基础模型（LFM），声称在某些方面超越ChatGPT、Claude和Gemini，同时使用更少的资源。LNN基于秀丽隐杆线虫（C. elegans）的神经系统原理，该线虫仅有302个神经元，且LNN具有适应性和可解释性，不同于传统AI模型的黑箱特性。Liquid AI的LFM拥有13亿参数，性能可与Llama或Mistral等模型相媲美，但能在计算能力有限的设备上运行，适用于边缘AI。这可能显著降低AI的成本和能耗，有望实现更可持续、更普及的AI系统。该公司正积极致力于将这些模型部署到各类应用中。