今日行业报告传递研究成果,99e久热只有精品精选热卖品质卓越值得拥有

今日行业报告更新最新政策,1年涨五倍，被苹果看上的“模型瘦身”公司靠谱吗？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。智能维修管理平台，自动分配服务订单

昆明市呈贡区、重庆市城口县 ，烟台市招远市、红河建水县、渭南市临渭区、文昌市龙楼镇、宁波市宁海县、内江市威远县、广西南宁市横州市、黔南平塘县、伊春市乌翠区、孝感市汉川市、株洲市醴陵市、荆门市东宝区、榆林市定边县、乐东黎族自治县黄流镇、琼海市万泉镇 、攀枝花市米易县、平顶山市郏县、安庆市大观区、白沙黎族自治县打安镇、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区、本溪市本溪满族自治县、文山丘北县、宜宾市江安县、成都市金堂县、广西玉林市福绵区、泰安市肥城市、宜昌市秭归县

近日研究机构传出突破成果,本月行业协会发布重大政策,99e久热只有精品精选热卖品质卓越值得拥有，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电服务反馈专线，多渠道收集意见

广西来宾市金秀瑶族自治县、长春市九台区 ，郑州市上街区、温州市瑞安市、绥化市肇东市、陇南市成县、广西南宁市横州市、广西梧州市苍梧县、宁夏中卫市沙坡头区、日照市莒县、佛山市顺德区、黔南荔波县、南阳市卧龙区、龙岩市上杭县、西安市碑林区、中山市东凤镇、朔州市平鲁区 、甘孜九龙县、定安县龙河镇、南平市邵武市、陇南市康县、内蒙古呼和浩特市武川县、泰州市姜堰区、大庆市让胡路区、绍兴市诸暨市、洛阳市伊川县、屯昌县南吕镇、广安市广安区、宿迁市泗阳县、汕头市南澳县、果洛班玛县

全球服务区域: 渭南市华阴市、玉溪市易门县 、亳州市涡阳县、清远市英德市、上海市静安区、天津市南开区、天津市和平区、绵阳市盐亭县、延安市甘泉县、沈阳市康平县、西双版纳勐海县、佛山市三水区、烟台市海阳市、双鸭山市四方台区、十堰市郧阳区、淮安市淮阴区、庆阳市合水县 、朝阳市双塔区、通化市柳河县、伊春市乌翠区、重庆市武隆区、广西梧州市藤县

近日检测中心传出核心指标,本月行业报告披露新进展,99e久热只有精品精选热卖品质卓越值得拥有，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：预防性维保中心，延长产品使用寿命

全国服务区域: 大同市浑源县、黄石市阳新县 、昆明市寻甸回族彝族自治县、商洛市镇安县、吉安市新干县、宿迁市沭阳县、滁州市天长市、汕头市澄海区、淮安市金湖县、温州市瓯海区、临沂市临沭县、大同市左云县、西安市碑林区、五指山市番阳、贵阳市开阳县、内蒙古包头市白云鄂博矿区、宁夏固原市彭阳县 、韶关市武江区、忻州市岢岚县、淄博市淄川区、吉安市峡江县、清远市阳山县、威海市乳山市、咸阳市武功县、内蒙古巴彦淖尔市临河区、陵水黎族自治县群英乡、益阳市沅江市、绍兴市新昌县、定安县定城镇、徐州市鼓楼区、资阳市乐至县、常州市武进区、新余市渝水区、黔南独山县、凉山昭觉县、泰安市宁阳县、肇庆市鼎湖区、大兴安岭地区呼中区、太原市万柏林区、绥化市青冈县、黄石市大冶市

近日研究机构传出突破成果:本月相关部门传达最新政策,99e久热只有精品精选热卖品质卓越值得拥有

在现代社会，人们越来越重视个人隐私和数据安全。随着技术的发展，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的存储、处理和传输都需要严格的安全措施来保护。在这样的背景下，对于数据保护的意识和技能成为了每个人必备的素质。 首先，我们需要了解数据保护的基本概念。数据保护涉及到确保信息的机密性、完整性和可用性。机密性是指保护数据不被未授权的人访问，完整性是指确保数据不被篡改，而可用性则是指确保数据在需要时可以被授权用户访问。 在日常生活中，我们可以通过一些简单的措施来保护自己的数据。例如，使用强密码、定期更新密码、不在公共场合讨论敏感信息、使用加密通信工具等。这些措施虽然简单，但却能有效提高数据的安全性。 此外，对于企业和组织来说，数据保护更是一项重要的责任。他们需要遵守相关的法律法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）等，确保客户和员工的数据得到妥善处理。这不仅涉及到技术层面的保护措施，还包括对员工进行数据保护意识的培训，以及建立相应的数据保护政策和流程。 在技术层面，数据加密、访问控制、数据备份和恢复等都是常见的数据保护措施。通过这些技术手段，可以大大降低数据泄露和被攻击的风险。 然而，数据保护并非一劳永逸的事情。随着技术的不断进步，新的威胁也在不断出现。因此，我们需要持续关注最新的安全动态，更新保护措施，以应对不断变化的安全挑战。 个人观点是，数据保护是一个持续的过程，需要个人、企业和政府的共同努力。每个人都应该提高自己的数据保护意识，学习相关的知识和技能，以保护自己和他人的隐私和数据安全。同时，企业和组织也应该承担起保护数据的责任，遵守法律法规，采取有效的技术措施，确保数据的安全。只有这样，我们才能在数字化时代中，享受到技术带来的便利，同时保护好我们的隐私和数据安全。

出品｜虎嗅科技组作者｜SnowyM编辑｜陈伊凡头图｜Multiverse Computing 官网端侧模型和小模型这件事，在人工智能行业如今并不新鲜。去年，Meta、微软、苹果等就集中发布了一系列小模型，Llama-3、Phi-3、OpenELM 等。2019 年成立的 Multiverse Computing，试图用所谓 " 量子物理 " 方式给模型瘦身：它的核心技术 CompactifAI 能将大模型体积压缩 95%，却几乎不损失性能，让原本只能在数据中心运行的 AI，装进手机、汽车里。这也让这家公司获得了资本的青睐，截至今日，Multiverse Computing 已经完成了 5 轮融资。2024 年 3 月，这家公司完成了 2500 万欧元的 A 轮融资，一年多后 B 轮融资直接冲到 1.89 亿欧元，估值从 2024 年的 1.08 亿美元，涨到 5 亿美元，一跃成为西班牙最大的 AI 初创公司之一。两周多前，这家公司发布了两款 " 世界最小的模型 " ——鸡脑（chicken ’ s brain）和苍蝇脑（a fly ’ s brain）。" 苍蝇脑 " 是 Hugging Face 开源模型 SmolLM2-135 的压缩版本，原始参数是 1.35 亿，压缩之后只有 9400 万参数。" 鸡脑 " 则是 Llama3.18B 模型的压缩版本，可以直接在苹果电脑上运行，无需联网。这背后藏着太多值得拆解的问题：" 量子瘦身 " 技术究竟是噱头还是真功夫？当模型被压缩时，是否也会影响其性能？团队推出的 " 苍蝇脑 "" 小鸡脑 " 超小模型，又是如何突破硬件限制，甚至吸引苹果、三星等巨头洽谈合作？在 Meta、谷歌、微软纷纷下场做小模型，众多初创公司争抢 AI 效率赛道的当下，Multiverse 凭什么建立技术壁垒，成为西班牙估值最高的 AI 初创企业之一？虎嗅与量子计算领域的业内人士交流，试图理清这些问题。4 年 5 轮融资，估值一年涨 5 倍Multiverse Computing 并非一开始就进入模型赛道。2019 年团队成立之初，其聚焦量子计算软件，试图用量子技术解决金融领域的投资组合优化、风险管理等难题，这些在传统 IT 技术上难以被功克。凭借技术积累，Multiverse 很快被第三方数据分析与咨询机构 Gartner 评为量子计算领域的 "Cool Vender"。Gartner 的这份 Cool Vendor 的报告，主要涵盖科技创新领域，每个领域只有 4 家 -5 家公司能上榜，金融人士更是将这份榜单视为 " 投资宝典 "。借此，Multiverse 还获得了欧盟加速器 EIC 1250 万欧元的资金支持，成了欧洲资本最充足的量子初创公司之一。Multiverse 的团队中，40% 成员拥有博士学位，核心成员更是横跨金融、量子物理与科技创业三大领域 —— CEO 恩里克身兼数学、计算机、医学博士与 MBA，有 20 年银行业经验，曾任西班牙 Unnim 银行副 CEO；联合创始人罗曼是欧洲顶尖量子物理学家，专攻张量网络，拿过欧洲物理学会青年研究奖；CTO 塞缪尔则是量子计算与机器学习双料专家，熟悉创业与投资逻辑。转折点出现在 2023 年。生成式 AI 爆发后，大模型参数规模暴涨，算力成本飙升成了行业普遍痛点 —— OpenAI 每周在 ChatGPT 推理上的支出甚至超过训练成本。恩里克和团队敏锐发现，他们深耕多年的量子张量网络技术，恰好能破解这一困局：量子多体系统中的数学技巧，可用于大模型参数的高效压缩，且能最大程度保留性能。基于这一判断，团队火速组建 AI 压缩专项组，年底就推出了核心技术 CompactifAI，正式从 " 量子 + 金融 " 转向 " 量子 + AI"。这次转向不仅让 Multiverse 踩中了 " 小模型 " 风口，更让它在 2024-2025 年迎来爆发，成为西班牙最大的 AI 初创企业之一。" 量子瘦身 " 靠谱吗？Multiverse 的故事核心，是一套叫做 Compactif AI 的压缩技术。它不像行业常用的量化、蒸馏技术那样简单削减参数，按照 Multiverse 自己的介绍，这套技术是用量子物理张量网络方法，融合张量分解、矩阵低秩近似等复杂数学技巧，从模型底层重构参数逻辑。正如联合创始人奥鲁斯所说：" 我们的压缩技术并非计算机科学领域常见的套路，而是源自我们对量子物理的理解，更加微妙而精炼。"不过，虎嗅询问了量子计算领域的业内人士，Multiverse 所使用的这套数学方法虽然是量子中常用的，但其实只是一类数学方法，严格意义上和量子物理无关，因为张量网络问题最初就是物理学家从数学研究中借鉴到量子物理中的。所谓的张量网络方法，通俗比喻就是，你要拼一个一万平方米的拼图，拼完后为了存放它，需要找一个很大的房子。但如果你把拼图重新打碎，装到罐子中，把维度升高，从二维升高到 3 维，维度越多越方便压缩，再去掉重复的碎片，就可以装到一个小盒子里，并且保留几乎所有信息，需要的时候可以重新还原成大拼图。这种方法对大部分模型都适用，因为现在的模型，大多都是神经网络的变体，差别不大，Multiverse 的方法有很强的泛化性。这件事情的难点在于，要把现有的大语言模型基础算子 / 结构抽象出来，形成一套通用的压缩工作流，这样无论什么模型都可以复用。Compactif AI 通常能将型体积缩小 80-95% 而准确率只下降 2-3 个百分点。例如，原本需要数十亿参数的模型压缩后可能只有几亿参数，却在绝大多数基准测试中与原模型表现相当。目前 Multiverse 已发布多个压缩模型版本，例如 Llama 4 70B 模型的精简版 "Llama 4 Scout Slim"，以及 Llama 3 系列和 Mistral 小模型的精简版等。2025 年 8 月，公司发布了两款号称 " 史上最小且高性能 " 的模型，并以动物大脑体积命名—— SuperFly（苍蝇脑）和 ChickBrain（小鸡脑）。SuperFly 基于 135M 参数的开源 SmolLM 模型压缩而成，仅含 9400 万参数，相当于一只苍蝇的大脑大小；ChickBrain 则由 Meta 的 Llama 3.1 系列 8B 模型压缩成 3.2B 参数（压缩率 60%），大小如小鸡大脑，却具备一定推理能力。ChickBrain（3B）的基准测试结果这件事的商业价值也很明显，CompactifAI 带来的直接好处是成本与效率优化。根据 Multiverse 公布的数据，其瘦身版模型推理速度是未压缩模型的 4-12 倍，对应推理成本降低 50-80%。在 AWS 云服务上，使用 CompactifAI 压缩后的模型可大大节省费用。例如，压缩过的 Llama 4 Scout Slim 在 AWS 上的调用费用约为每百万 tokens 0.10 美元，而原版约为 0.14 美元，也就是说，每处理百万 tokens 可以节省约 30% 费用。另外，CompactifAI 让此前只能在昂贵服务器上运行的 AI 模型进入了 " 平民设备 " 时代。Multiverse 声称其部分精简模型 " 小到可以在 PC、手机、汽车上运行 "。目前，Multiverse 提供了 3 种商业服务模式：（1）通过 AWS API，将压缩后的模型与原始模型均可通过 API 访问；（2）购买私有部署许可，提供企业级授权，允许用户在自己的本地基础设施或云环境中部署 CompactifAI；（3）通过服务提供商交付，让 Multiver 为用户压缩模型，并交付指定的推理服务提供商。CompactifAI 的用户主要是广泛使用大模型的企业和开发者。大型互联网和软件企业的 AI 团队是首要客户，他们往往部署开源 LLM 在自己的应用中，如客服聊天机器人、代码自动补全、文本分析等，但也必然面临高昂的推理开销和延迟问题。CompactifAI 可以帮助他们大幅削减算力成本，甚至支持离线部署。CompactifAI 在降本增效和边缘部署方面功能突出。它可以将一个部署在 8 张 A100 GPU 上的 LLM 压缩到 1-2 张 GPU 即可运行，甚至压缩到能够在 CPU 上实时推理。这为客户节省的不仅是每小时数百美元的云 GPU 租用费，还有巨大的能耗开销。小模型和端侧模型——巨头云集的赛道Multiverse 的技术，很快吸引了全球硬件巨头的关注。据其透露，目前已与苹果、三星、Sony、HP 等洽谈合作，核心是将 " 苍蝇脑 "" 小鸡脑 " 这类超小模型嵌入下一代终端设备——这恰好契合苹果的战略：2024 年 WWDC 大会上，苹果推出 "Apple Intelligence" 框架，明确表示不追通用巨无霸模型，优先做适配 iOS/macOS 的轻量化本地模型。不过，赛道竞争也在加剧。2024 年起，科技巨头纷纷下场小模型：Meta 发布 13 亿参数 LLaMA 微型模型，Google DeepMind 推出 2 亿 - 7 亿参数的 Gemma，微软 Phi 系列用 14 亿参数模型在数学、编码任务上超越 50 倍体积的大模型；初创公司中，Neural Magic、Deci 等也在争抢 AI 效率赛道，聚焦模型加速、自动选型等方向。AI 推理优化已经成为创投圈新的竞技场。初创公司阵营也不甘示弱。除了 Multiverse 外，Neural Magic、Deci、OctoML 都在下场大模型效率赛道；还有初创公司专注于模型路由、自动选型等，将不同模型按成本和效果自动分配。 这些公司切入点各异，但都瞄准了 " 提高 AI 性能 / 成本比 " 这个共同目标。虎嗅与量子计算领域人士交流，鉴于如今的大语言模型基本架构类似，Multiverse 的壁垒并不算太高，端侧模型和小模型不同，虽然都需要模型轻量化，但端侧模型除了需要轻量化，还需要配合不同设备的计算资源（内存、算力），以及能耗、发热等调节小模型，需要有特别设计，是一个工程化的问题。Multiverse 如果能够绑定一家硬件厂商，或许能够在端侧模型上建立自己的生态壁垒。另一方面，Multiverse 如今大部分还是围绕已有模型压缩，而不是自己训一个小模型，在效果上，可能不会达到惊艳的效果，而且极度依赖原有的模型能力。目前已经有一些专注小模型的初创公司除了压缩模型，还自己训练小模型，达到了不错的效果。Multiverse 可能在模型压缩上，通过自身团队积累的技术，能够实现较小的压缩损耗，但后续在端侧模型布局上的工程化问题，以及模型能力本身的技术壁垒，仍然有待观察。