本月行业报告公开最新动态,青青草品质课程 - 网络学习新选择

今日行业协会发布重大通报,苹果看上的公司，靠量子“邪修”给模型“瘦身”,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。数字化维保平台，智能管理维护周期

鞍山市铁东区、恩施州巴东县 ，楚雄牟定县、内江市隆昌市、龙岩市漳平市、杭州市下城区、楚雄牟定县、忻州市定襄县、滨州市博兴县、宣城市旌德县、遂宁市安居区、文昌市潭牛镇、宁夏吴忠市青铜峡市、汕头市澄海区、营口市老边区、泉州市鲤城区、衢州市开化县 、娄底市涟源市、丹东市凤城市、洛阳市偃师区、张掖市肃南裕固族自治县、韶关市始兴县、乐山市夹江县、鹤壁市浚县、乐山市马边彝族自治县、宁夏吴忠市红寺堡区、池州市石台县、巴中市南江县、新乡市获嘉县

统一售后服务专线，全国联网服务,今日行业协会发布重大通报,青青草品质课程 - 网络学习新选择，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化监督平台，智能优化服务质量

烟台市招远市、宁夏吴忠市红寺堡区 ，忻州市五台县、温州市苍南县、平凉市崇信县、自贡市大安区、黔东南黄平县、内蒙古鄂尔多斯市准格尔旗、长沙市宁乡市、中山市神湾镇、临高县东英镇、中山市东凤镇、梅州市平远县、遂宁市安居区、东莞市石龙镇、东莞市厚街镇、昌江黎族自治县王下乡 、中山市阜沙镇、西宁市城中区、恩施州巴东县、陵水黎族自治县提蒙乡、亳州市谯城区、广西河池市凤山县、烟台市海阳市、泉州市金门县、广西河池市大化瑶族自治县、文山广南县、黄南同仁市、重庆市彭水苗族土家族自治县、文昌市铺前镇、文山马关县

全球服务区域: 广西河池市大化瑶族自治县、屯昌县南吕镇 、眉山市仁寿县、酒泉市金塔县、成都市青羊区、泸州市纳溪区、西安市临潼区、马鞍山市含山县、吉安市永丰县、重庆市开州区、青岛市市南区、陵水黎族自治县文罗镇、温州市平阳县、重庆市沙坪坝区、上海市嘉定区、巴中市恩阳区、宣城市泾县 、郴州市嘉禾县、咸宁市赤壁市、益阳市赫山区、内蒙古乌兰察布市化德县、大理宾川县

本周数据平台今日官方渠道披露重磅消息,本月国家机构传递新政策,青青草品质课程 - 网络学习新选择，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化回收平台，智能优化资源利用

全国服务区域: 东营市东营区、镇江市扬中市 、宁波市北仑区、眉山市丹棱县、成都市简阳市、延安市富县、大兴安岭地区漠河市、宝鸡市凤县、南充市嘉陵区、海北门源回族自治县、乐东黎族自治县佛罗镇、朝阳市朝阳县、大同市阳高县、潍坊市临朐县、南充市顺庆区、黔东南天柱县、盐城市响水县 、宜宾市江安县、龙岩市武平县、陵水黎族自治县本号镇、商洛市镇安县、赣州市定南县、日照市莒县、泉州市泉港区、商丘市柘城县、湘潭市湘乡市、哈尔滨市五常市、广西玉林市博白县、红河建水县、内蒙古赤峰市松山区、常州市武进区、三明市泰宁县、内蒙古包头市九原区、巴中市巴州区、达州市通川区、琼海市博鳌镇、哈尔滨市平房区、渭南市临渭区、聊城市东昌府区、阳泉市盂县、清远市阳山县

本周数据平台最新相关部门透露权威通报:本周监管部门发布重大研究成果,青青草品质课程 - 网络学习新选择

在现代社会，沟通技巧的重要性不言而喻。无论是在职场中与同事合作，还是在日常生活中与朋友和家人相处，良好的沟通能力都是维系和谐关系的关键。本文将探讨沟通技巧的重要性，并提供一些实用的建议，以帮助读者提升自己的沟通能力。 首先，沟通是信息传递的桥梁。在工作场合，有效的沟通能够确保团队成员之间的信息流通无阻，减少误解和冲突。例如，通过清晰的会议记录和及时的电子邮件更新，可以确保每个人都对项目的最新进展有所了解。在个人生活中，良好的沟通能够帮助我们更好地理解他人的感受和需求，从而建立更深层次的人际关系。 其次，沟通技巧对于解决冲突至关重要。在面对分歧时，能够倾听对方的观点并表达自己的立场，是达成共识和解决问题的基础。通过非暴力沟通，我们可以避免情绪化的争吵，转而寻求双方都能接受的解决方案。 此外，沟通技巧还能提升个人的领导力。一个能够清晰表达愿景和期望的领导者，能够激励团队成员朝着共同的目标努力。同时，领导者也需要具备倾听团队成员意见的能力，这样才能更好地理解团队的需求，并作出相应的调整。 为了提升沟通技巧，我们可以采取以下几个步骤： 倾听：在对话中，给予对方充分的关注，认真倾听他们的观点和感受。 清晰表达：在表达自己的观点时，尽量使用简洁明了的语言，避免使用模糊不清的表述。 非暴力沟通：在面对冲突时，尝试采用非暴力沟通的方式，表达自己的需求而不是指责对方。 反馈：在对话结束后，给予对方积极的反馈，以鼓励他们在未来继续与你沟通。 总之，沟通技巧是个人和职业成功的关键。通过提升我们的沟通能力，我们不仅能够更好地理解他人，还能够更有效地表达自己，从而在各种关系中取得成功。个人建议，每个人都应该不断地学习和实践沟通技巧，因为这是一项终身受益的技能。

出品｜虎嗅科技组作者｜SnowyM编辑｜陈伊凡头图｜Multiverse Computing 官网"AI 原生 100" 是虎嗅科技组推出针对 AI 原生创新栏目，这是本系列的第「17」篇文章。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。