昨日行业协会发布研究报告,火影忍者OL：火主角色搭配攻略，助力你轻松上分！
本周监管部门传递新进展,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。家电移机服务热线，专业拆卸安装
十堰市张湾区、曲靖市马龙区 ，武汉市东西湖区、上海市虹口区、楚雄楚雄市、萍乡市芦溪县、阳泉市郊区、伊春市嘉荫县、广西梧州市藤县、郴州市临武县、运城市盐湖区、太原市娄烦县、青岛市市南区、广西崇左市宁明县、黄南同仁市、赣州市定南县、龙岩市上杭县 、昆明市宜良县、甘南舟曲县、甘孜道孚县、中山市神湾镇、三明市永安市、遵义市余庆县、丹东市振兴区、扬州市高邮市、鹤壁市浚县、平顶山市石龙区、内蒙古阿拉善盟额济纳旗、天津市蓟州区
作为国家高新技术企业认证平台,今日相关部门更新行业研究报告,火影忍者OL：火主角色搭配攻略，助力你轻松上分！，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业技术指导中心，远程视频协助安装
商丘市夏邑县、中山市三乡镇 ，常德市澧县、直辖县天门市、新乡市卫滨区、乐山市马边彝族自治县、德州市德城区、济南市平阴县、陇南市武都区、鄂州市梁子湖区、枣庄市山亭区、上饶市玉山县、丽水市青田县、巴中市通江县、广西柳州市柳南区、扬州市广陵区、齐齐哈尔市克东县 、甘孜九龙县、临沧市沧源佤族自治县、南充市营山县、邵阳市大祥区、舟山市普陀区、哈尔滨市平房区、广西河池市都安瑶族自治县、内蒙古锡林郭勒盟二连浩特市、锦州市黑山县、内蒙古乌兰察布市四子王旗、泰州市高港区、沈阳市康平县、濮阳市濮阳县、广西崇左市宁明县
全球服务区域: 汉中市佛坪县、延安市志丹县 、哈尔滨市阿城区、韶关市乳源瑶族自治县、扬州市邗江区、龙岩市永定区、池州市贵池区、葫芦岛市建昌县、泰安市肥城市、营口市盖州市、驻马店市遂平县、陵水黎族自治县群英乡、毕节市赫章县、定安县龙湖镇、鹤岗市南山区、白沙黎族自治县阜龙乡、恩施州恩施市 、渭南市临渭区、无锡市新吴区、泸州市叙永县、达州市开江县、南京市六合区
本周数据平台近期行业报告发布政策动向,今日研究机构发布行业报告,火影忍者OL：火主角色搭配攻略，助力你轻松上分！，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：自动化服务跟踪，智能优化用户体验
全国服务区域: 许昌市魏都区、漳州市芗城区 、临高县博厚镇、六安市叶集区、甘孜石渠县、攀枝花市东区、遵义市正安县、庆阳市环县、平顶山市湛河区、烟台市栖霞市、文昌市抱罗镇、本溪市溪湖区、汉中市佛坪县、南平市建阳区、茂名市化州市、武汉市青山区、宜宾市江安县 、荆门市京山市、资阳市乐至县、渭南市临渭区、眉山市洪雅县、广西桂林市平乐县、临汾市蒲县、滨州市无棣县、菏泽市巨野县、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、滁州市天长市、乐东黎族自治县佛罗镇、内江市资中县、榆林市清涧县、鞍山市台安县、儋州市峨蔓镇、连云港市连云区、果洛玛沁县、通化市二道江区、三明市尤溪县、广西来宾市象州县、聊城市阳谷县、黄石市铁山区、锦州市北镇市、九江市都昌县
昨日官方渠道公开新变化:今日相关部门发布最新进展,火影忍者OL：火主角色搭配攻略，助力你轻松上分！
《火影忍者OL》作为一款深受玩家喜爱的手游，其丰富的角色和战术搭配一直是玩家们津津乐道的话题。在这其中，火主角色因其强大的输出能力和独特的技能组合，成为了许多玩家眼中的“上分神器”。那么，如何搭配火主角色，才能在游戏中取得更好的成绩呢？接下来，就让我们一起探讨一下火主角色的搭配攻略。 一、火主角色介绍 火主是《火影忍者OL》中的一位强大输出角色，擅长使用火遁忍术，拥有极高的爆发力和持续伤害能力。火主在游戏中担任主输出位置，能够迅速击败敌方关键角色，为团队争取胜利。 二、火主搭配建议 1. 辅助角色搭配 （1）鹿丸：鹿丸的技能可以增加火主的生命值上限，提高其生存能力。同时，鹿丸的技能还能为火主提供控制效果，使火主在战斗中更加游刃有余。 （2）勘九郎：勘九郎的技能可以增加火主的速度，提高其移动速度和闪避率，使火主在战斗中更加灵活。 （3）丁次：丁次的技能可以为火主提供治疗，保证火主在战斗中不会因为血量过低而退出战场。 2. 阵容搭配 （1）主输出：火主 （2）辅助：鹿丸、勘九郎、丁次 （3）控制：水门、旗木卡卡西、宇智波鼬 3. 技能搭配 （1）火主技能：火主的主技能为“火遁·大炎”，具有极高的单体伤害。搭配鹿丸的“影分身术”，可以最大化火主的单体输出。 （2）鹿丸技能：鹿丸的“影分身术”可以为火主提供控制效果，使其在战斗中更加游刃有余。 （3）勘九郎技能：勘九郎的“影分身术”可以增加火主的速度，提高其生存能力。 （4）丁次技能：丁次的“影分身术”可以为火主提供治疗，保证火主在战斗中不会因为血量过低而退出战场。 三、实战技巧 1. 利用火主的“火遁·大炎”进行单体输出，迅速击败敌方关键角色。 2. 在火主释放技能后，利用鹿丸、勘九郎、丁次的技能进行辅助，提高火主的生存能力和输出效果。 3. 注意观察战场局势，合理运用控制技能，为火主争取输出空间。 4. 在战斗中，灵活调整火主的站位，避免被敌方集火。 总之，火主角色在《火影忍者OL》中具有极高的实力。通过合理的搭配和实战技巧，相信你一定能在游戏中取得更好的成绩。祝大家在游戏中一路顺风，轻松上分！
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。