Liquid AI Released LFM2.5-350M: A Compact 350M Parameter Model Trained on 28T Tokens with Scaled Reinforcement Learning

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值得注意的是,We implement structured outputs utilizing a Pydantic schema to derive uniform fields from model replies. We then construct a simultaneous multi-agent sequence where multiple specialist agents assess a subject in parallel. Lastly, we combine their outputs using an integrator agent to create a consolidated and logical summary.

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关于作者

杨勇,独立研究员,专注于数据分析与市场趋势研究,多篇文章获得业内好评。

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