今日行业协会传达最新政策,夫妻共度时光：60种创意扦插方法，让生活更精彩

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近日监测部门公开最新参数:本月官方发布行业研究成果,夫妻共度时光：60种创意扦插方法，让生活更精彩

在忙碌的生活节奏中，夫妻之间的互动与交流显得尤为重要。扦插，作为一项既浪漫又富有创意的活动，能够增进夫妻间的感情，让生活变得更加丰富多彩。下面，我们就来为大家介绍60种夫妻共同参与的扦插方法，让你们的爱情在绿色中绽放。 ### 1. 花卉扦插 选择一些易于扦插的花卉，如玫瑰、多肉、茉莉等，共同制作扦插基质，体验从无到有的过程。 ### 2. 水培植物 利用透明容器，将水培植物进行扦插，观察根系的生长，享受亲子时光。 ### 3. 多肉植物组合 挑选不同品种的多肉植物，进行创意组合，打造属于自己的多肉花园。 ### 4. 花艺插花 共同学习花艺插花技巧，用鲜花装点家居，为生活增添浪漫气息。 ### 5. 花卉拼图 将扦插成功的花卉制作成拼图，增进彼此间的默契。 ### 6. 花卉种植大赛 设立比赛规则，比一比谁种植的花卉长得更快、更美。 ### 7. 花卉养护日记 共同记录花卉的生长过程，分享彼此的喜悦与成长。 ### 8. 花卉摄影 用镜头记录下花卉的生长瞬间，留下美好的回忆。 ### 9. 花卉手工制作 将扦插成功的花卉制作成手工艺品，如花环、花束等。 ### 10. 花卉美食 用花卉制作美食，如花卉沙拉、花卉茶等，为生活增添趣味。 ### 11. 花卉音乐 选择一首与花卉相关的歌曲，共同欣赏，感受音乐与自然的和谐。 ### 12. 花卉故事会 分享彼此喜欢的花卉故事，增进情感交流。 ### 13. 花卉知识竞赛 通过竞赛形式，学习花卉知识，提高生活品质。 ### 14. 花卉主题派对 以花卉为主题，举办一场别开生面的派对，邀请亲朋好友共同参与。 ### 15. 花卉环保行动 利用废弃物品制作花卉容器，倡导环保理念。 ### 16. 花卉艺术创作 发挥创意，将花卉融入艺术创作，如绘画、雕塑等。 ### 17. 花卉园艺设计 共同设计属于自己的花园，打造一个温馨的家园。 ### 18. 花卉市场调研 一起逛花卉市场，了解花卉行情，学习花卉知识。 ### 19. 花卉科普讲座 参加花卉科普讲座，提高花卉养护技能。 ### 20. 花卉亲子活动 邀请孩子参与花卉扦插，增进亲子关系。 ### 21. 花卉婚礼 以花卉为主题，举办一场浪漫的婚礼。 ### 22. 花卉纪念日 在特殊的日子，用花卉表达爱意，增进感情。 ### 23. 花卉旅行 选择花卉盛产地，进行一次说走就走的旅行。 ### 24. 花卉摄影展 举办花卉摄影展，展示自己的摄影作品。 ### 25. 花卉园艺讲座 分享花卉养护经验，帮助他人。 ### 26. 花卉慈善义卖 将扦插成功的花卉进行义卖，为公益事业贡献力量。 ### 27. 花卉手工艺品展 展示自己的手工艺品，感受创作的乐趣。 ### 28. 花卉园艺比赛 参加花卉园艺比赛，展示自己的才华。 ### 29. 花卉亲子运动会 举办花卉亲子运动会，增进亲子感情。 ### 30. 花卉美食节 举办花卉美食节，分享花卉美食。 ### 31. 花卉主题电影夜 观看与花卉相关的电影，感受浪漫氛围。 ### 32. 花卉主题音乐会 欣赏与花卉相关的音乐会，享受美好时光。 ### 33. 花卉主题读书会 分享与花卉相关的书籍，拓展知识面。 ### 34. 花卉主题手工坊 举办花卉主题手工坊，体验手工制作的乐趣。 ### 35. 花卉主题摄影比赛 举办花卉主题摄影比赛，激发摄影兴趣。 ### 36. 花卉主题园艺设计比赛 举办花卉主题园艺设计比赛，展示园艺才华。 ### 37. 花卉主题亲子活动 举办花卉主题亲子活动，增进亲子感情。 ### 38. 花卉主题婚礼 举办花卉主题婚礼，留下美好回忆。 ### 39. 花卉主题公益活动 举办花卉主题公益活动，传递爱心。 ### 40. 花卉主题旅游 选择花卉主题旅游，感受大自然的魅力。 ### 41. 花卉主题美食节 举办花卉主题美食节，品尝花卉美食。 ### 42. 花卉主题音乐会 举办花卉主题音乐会，享受音乐与花卉的完美结合。 ### 43. 花卉主题读书会 举办花卉主题读书会，分享花卉知识。 ### 44. 花卉主题手工坊 举办花卉主题手工坊，体验手工制作的乐趣。 ### 45. 花卉主题摄影比赛 举办花卉主题摄影比赛，激发摄影兴趣。 ### 46. 花卉主题园艺设计比赛 举办花卉主题园艺设计比赛，展示园艺才华。 ### 47. 花卉主题亲子活动 举办花卉主题亲子活动，增进亲子感情。 ### 48. 花卉主题婚礼 举办花卉主题婚礼，留下美好回忆。 ### 49. 花卉主题公益活动 举办花卉主题公益活动，传递爱心。 ### 50. 花卉主题旅游 选择花卉主题旅游，感受大自然的魅力。 ### 51. 花卉主题美食节 举办花卉主题美食节，品尝花卉美食。 ### 52. 花卉主题音乐会 举办花卉主题音乐会，享受音乐与花卉的完美结合。 ### 53. 花卉主题读书会 举办花卉主题读书会，分享花卉知识。 ### 54. 花卉主题手工坊 举办花卉主题手工坊，体验手工制作的乐趣。 ### 55. 花卉主题摄影比赛 举办花卉主题摄影比赛，激发摄影兴趣。 ### 56. 花卉主题园艺设计比赛 举办花卉主题园艺设计比赛，展示园艺才华。 ### 57. 花卉主题亲子活动 举办花卉主题亲子活动，增进亲子感情。 ### 58. 花卉主题婚礼 举办花卉主题婚礼，留下美好回忆。 ### 59. 花卉主题公益活动 举办花卉主题公益活动，传递爱心。 ### 60. 花卉主题旅游 选择花卉主题旅游，感受大自然的魅力。 通过这60种创意扦插方法，夫妻们可以共同度过美好的时光，增进彼此间的感情。让我们一起在绿色中绽放，让爱情在花朵中永恒。

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。