微调 Liquid 模型实现本地语音下棋

开发者 manoletre 称，他基于 Liquid AI 的 d1-omni-600b 微调出可听懂语音指令并下国际象棋的模型，在对局中击败开启推理模式的 GPT6 Astra，且后者每步平均耗时超过该模型100倍。 实验显示模型实际仅使用约2k tokens；开发者随后裁剪大部分 embeddings 矩阵，在不损棋力的前提下压缩模型体积、峰值内存和思考时间，使最终模型可在浏览器标签页中完全本地运行，读者可通过其网站与模型对弈。

AI 根据报道生成 · 14 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。