近日官方更新研究报告,《盘点热门成品人短视频软件大全,免费下载轻松上手!》
近日相关部门传递新动态,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。售后服务中心联系方式,全渠道便捷沟通
莆田市涵江区、邵阳市洞口县 ,萍乡市安源区、广西柳州市鱼峰区、永州市新田县、盐城市响水县、上饶市横峰县、重庆市潼南区、泉州市洛江区、玉树囊谦县、芜湖市湾沚区、许昌市禹州市、惠州市惠东县、抚州市金溪县、蚌埠市淮上区、荆州市江陵县、合肥市肥东县 、佳木斯市郊区、佛山市禅城区、合肥市蜀山区、广西南宁市横州市、安庆市迎江区、西双版纳景洪市、昭通市巧家县、枣庄市市中区、汉中市洋县、绵阳市江油市、梅州市丰顺县、常德市津市市
刚刚专家组披露重要结论,本周行业报告公开研究成果,《盘点热门成品人短视频软件大全,免费下载轻松上手!》,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电回收进度查询,实时跟踪处理状态
鞍山市台安县、潮州市潮安区 ,迪庆香格里拉市、合肥市肥西县、宜春市万载县、广西来宾市象州县、广州市越秀区、黄山市休宁县、滁州市凤阳县、文昌市潭牛镇、莆田市涵江区、延安市黄龙县、德州市临邑县、重庆市大足区、济南市章丘区、辽源市东辽县、临汾市古县 、东莞市麻涌镇、成都市青羊区、甘孜泸定县、齐齐哈尔市铁锋区、三亚市海棠区、株洲市天元区、广西贺州市平桂区、淄博市周村区、琼海市博鳌镇、雅安市石棉县、攀枝花市盐边县、襄阳市保康县、红河绿春县、重庆市铜梁区
全球服务区域: 屯昌县屯城镇、宝鸡市千阳县 、邵阳市邵阳县、中山市阜沙镇、兰州市皋兰县、晋中市祁县、杭州市西湖区、赣州市瑞金市、武汉市东西湖区、锦州市义县、广西桂林市灵川县、广西南宁市横州市、十堰市竹山县、乐山市沙湾区、达州市万源市、三明市永安市、巴中市南江县 、黄冈市浠水县、白银市白银区、攀枝花市仁和区、六盘水市盘州市、海口市秀英区
本周数据平台今日官方渠道公布最新动态,昨日行业协会发布新报告,《盘点热门成品人短视频软件大全,免费下载轻松上手!》,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:以旧换新服务中心,全流程指导
全国服务区域: 上海市金山区、临夏东乡族自治县 、东方市三家镇、白沙黎族自治县打安镇、安庆市太湖县、忻州市五台县、泉州市安溪县、通化市东昌区、伊春市南岔县、平凉市泾川县、太原市万柏林区、晋中市祁县、长沙市长沙县、镇江市扬中市、扬州市邗江区、东方市八所镇、信阳市光山县 、大连市沙河口区、运城市盐湖区、哈尔滨市阿城区、张掖市肃南裕固族自治县、锦州市古塔区、西双版纳景洪市、内蒙古通辽市科尔沁区、琼海市嘉积镇、陵水黎族自治县文罗镇、重庆市璧山区、成都市郫都区、潮州市潮安区、温州市平阳县、丽水市松阳县、聊城市莘县、甘孜雅江县、益阳市安化县、阿坝藏族羌族自治州小金县、阿坝藏族羌族自治州阿坝县、甘孜石渠县、伊春市铁力市、临高县新盈镇、青岛市崂山区、黔西南册亨县
近日监测部门公开:本周官方更新行业通报,《盘点热门成品人短视频软件大全,免费下载轻松上手!》
随着移动互联网的快速发展,短视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分。无论是记录生活点滴,还是展示个人才艺,短视频软件都为我们提供了丰富的平台。今天,就为大家盘点一下热门的成品人短视频软件大全,并提供免费下载方法,让你轻松上手,成为短视频达人! ### 1. 抖音(Douyin) 抖音作为国内最受欢迎的短视频平台,拥有庞大的用户群体。在这里,你可以看到各种风格的短视频,从搞笑、美食、旅行到才艺展示,应有尽有。抖音的界面简洁,操作方便,免费下载后即可使用。 ### 2. 快手(Kuaishou) 快手是国内另一款热门短视频平台,以接地气、真实的生活内容著称。在这里,你可以发现许多有趣的短视频,还能与亲朋好友互动。快手免费下载,注册后即可发布自己的作品。 ### 3. 美拍(Meipai) 美拍是一款集拍照、短视频、直播于一体的综合性平台。在这里,你可以拍摄美照、制作短视频,还能与其他用户互动。美拍免费下载,注册后即可体验各种功能。 ### 4. 抖音短视频(TikTok) 抖音短视频是抖音的海外版,同样拥有丰富的短视频内容。如果你喜欢探索国外文化,这款软件不容错过。抖音短视频免费下载,注册后即可浏览和发布作品。 ### 5. 小红书(Xiaohongshu) 小红书是一款以分享生活、购物为主的短视频平台。在这里,你可以看到各种美妆、穿搭、美食等领域的短视频,还能购买相关产品。小红书免费下载,注册后即可浏览和分享内容。 ### 6. 抖音国际版(Duet) 抖音国际版是抖音的海外版,与抖音短视频类似,但界面和功能有所不同。在这里,你可以看到更多来自全球的短视频,还能与外国朋友互动。抖音国际版免费下载,注册后即可使用。 ### 7. 快手国际版(Kwai) 快手国际版是快手的海外版,同样拥有丰富的短视频内容。在这里,你可以发现更多有趣的内容,还能与其他国家的用户互动。快手国际版免费下载,注册后即可使用。 ### 免费下载方法 以上短视频软件均可通过手机应用商店免费下载。以下是具体步骤: 1. 打开手机应用商店,搜索相应软件名称。 2. 点击下载,等待安装完成。 3. 打开软件,注册账号,即可开始使用。 总结: 以上就是我们为大家盘点的热门成品人短视频软件大全。这些软件免费下载,功能丰富,操作简单,让你轻松成为短视频达人。赶快下载试试吧,说不定下一个短视频明星就是你!
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。