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Ramin Hasani
到2027年，計劃在數據中心部署約1.1萬億至1.6萬億美元的資本！雖然這令人興奮且重要，但經濟學需要仔細考量。
以今天約30-40%的AI增長利潤率來看，這些資金到2033年才能回本，前提是效率持續增長，AI技術不斷提升，需求持續上升。
可持續的路徑是混合型：儘可能將推理推向設備，僅將重型任務升級到雲端。設備上的軟件利潤率約為70-90%，並且持續的資本支出要低得多。
更多在設備上：
> 更私密
> 更快速
> 更環保
> 並且單位經濟學顯著更好。
隨著Nanos在專業任務上提供前沿級別的結果，並在設備上本地運行，這是我們邁向可接觸且經濟合理的行星規模設備-雲端AI的第一步。
讓我們將中位數代幣推向邊緣！
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4 小時前
介紹 Liquid Nanos ⚛️ — 一個全新的極小型任務專用模型系列，能在手機、筆記型電腦、汽車、嵌入式設備和 GPU 上直接運行，提供 GPT-4o 級別的性能，並具備最低的延遲和最快的生成速度。
> 模型大小：350M 到 2.6B
> 基於 LFM2，我們的 v2 高效模型架構
> 與數百倍更大的模型競爭表現
> 實現核心代理任務：精確數據提取、多語言翻譯、工具調用、數學運算和 RAG。 1/n
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這是一件小事，這週會有很多小寶寶出生！⚛️
9月23日 21:45
認識 LFM2-2.6B，我們 LFM2 家族的新成員，3B 模型類別的新領導者。
> 輕量級，具有 2.6B 參數
> 快速，由我們的 v2 高效架構構建（短卷積 + 組查詢注意力）
> 在 10T 令牌上訓練，32k 上下文長度
> 開放權重，多語言，出色的指令跟隨能力
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