今日行业报告更新行业新动态,探寻神秘的三叶草gy3543：大自然的神奇密码

本周行业报告披露重要进展,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。家电安装服务热线，专业团队上门

洛阳市涧西区、九江市湖口县 ，汕头市金平区、宣城市泾县、葫芦岛市南票区、九江市彭泽县、潍坊市奎文区、驻马店市西平县、陇南市康县、玉树杂多县、焦作市中站区、东莞市道滘镇、衡阳市蒸湘区、蚌埠市固镇县、泉州市金门县、重庆市石柱土家族自治县、内蒙古通辽市科尔沁区 、泉州市德化县、遵义市湄潭县、宁波市江北区、延边敦化市、庆阳市合水县、中山市坦洲镇、伊春市铁力市、广州市越秀区、龙岩市漳平市、重庆市江北区、广西百色市德保县、西宁市湟源县

近日研究机构传出突破成果,昨日研究机构公开最新成果,探寻神秘的三叶草gy3543：大自然的神奇密码，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电延保服务专线，长期保障支持

内蒙古包头市东河区、宁夏中卫市沙坡头区 ，淮南市潘集区、果洛达日县、牡丹江市林口县、郴州市临武县、渭南市华阴市、衡阳市衡阳县、忻州市岢岚县、内蒙古乌兰察布市四子王旗、宁波市宁海县、襄阳市保康县、广西南宁市隆安县、广西南宁市兴宁区、濮阳市南乐县、吕梁市汾阳市、嘉峪关市峪泉镇 、孝感市应城市、吉安市峡江县、恩施州来凤县、徐州市泉山区、成都市崇州市、嘉兴市桐乡市、澄迈县金江镇、漳州市漳浦县、中山市三乡镇、绥化市北林区、广西河池市东兰县、鄂州市华容区、东营市东营区、广西桂林市永福县

全球服务区域: 大理祥云县、张家界市武陵源区 、黄冈市黄州区、重庆市万州区、铜仁市碧江区、张家界市桑植县、池州市青阳县、海西蒙古族天峻县、上海市闵行区、郴州市桂东县、宜宾市江安县、广安市前锋区、开封市禹王台区、汕头市濠江区、惠州市惠城区、德阳市旌阳区、上海市徐汇区 、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗、西宁市城中区、重庆市渝北区、澄迈县老城镇

本周数据平台今日官方渠道公布最新动态,昨日行业报告更新行业政策,探寻神秘的三叶草gy3543：大自然的神奇密码，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国统一延保标准，透明服务条款

全国服务区域: 榆林市吴堡县、忻州市偏关县 、绥化市望奎县、佳木斯市桦南县、鹤岗市萝北县、厦门市思明区、黄冈市红安县、乐东黎族自治县九所镇、玉溪市峨山彝族自治县、大连市金州区、张家界市桑植县、齐齐哈尔市建华区、果洛甘德县、湛江市吴川市、陵水黎族自治县黎安镇、丽水市青田县、太原市万柏林区 、上海市黄浦区、宁夏中卫市海原县、商丘市睢县、黄冈市红安县、哈尔滨市方正县、楚雄永仁县、内江市市中区、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克前旗、沈阳市苏家屯区、酒泉市玉门市、烟台市龙口市、吕梁市离石区、盐城市建湖县、榆林市府谷县、北京市朝阳区、忻州市宁武县、广西贺州市八步区、芜湖市鸠江区、南通市如东县、东莞市望牛墩镇、广西柳州市柳南区、陵水黎族自治县英州镇、德州市庆云县、宿迁市泗洪县

近日研究机构传出突破成果:今日监管部门传达研究成果,探寻神秘的三叶草gy3543：大自然的神奇密码

在广袤的大自然中，无数生物以其独特的形态和习性，为世界增添了一抹神秘的色彩。其中，三叶草gy3543便是一个充满传奇色彩的物种。它不仅拥有着令人惊叹的生命力，还蕴含着许多未解之谜。今天，就让我们一起来探寻这个神秘的三叶草gy3543，揭开它背后的神奇密码。 三叶草gy3543，顾名思义，是一种拥有三片叶子的草。然而，这种草并非普通的植物，它生长在我国的偏远山区，是一种珍稀的野生植物。据传，三叶草gy3543具有极高的药用价值，对于治疗多种疾病有着显著的效果。因此，它成为了许多药农和探险家们梦寐以求的珍宝。 首先，让我们来了解一下三叶草gy3543的生长环境。这种草生长在海拔较高的山区，土壤贫瘠，气候恶劣。然而，正是在这样的环境中，三叶草gy3543却顽强地生存下来。它的生命力令人惊叹，即使在极端恶劣的条件下，也能顽强地生长。 那么，三叶草gy3543究竟有何神奇之处呢？首先，它的叶子呈现出独特的三叶形状，这在自然界中实属罕见。据研究，三叶草gy3543的这种特殊形态，可能与它独特的生长环境有关。在恶劣的生存环境中，三叶草gy3543通过这种形态，可以更好地吸收阳光和养分，从而保证自身的生长。 其次，三叶草gy3543具有极高的药用价值。据《本草纲目》记载，三叶草gy3543具有清热解毒、消肿止痛、祛风除湿等功效。在民间，人们常用它来治疗感冒、风湿、关节炎等疾病。近年来，随着科学研究的深入，三叶草gy3543的药用价值得到了进一步的证实。研究发现，三叶草gy3543中含有丰富的生物活性物质，如黄酮类、多糖类等，这些物质对于人体健康具有很好的保健作用。 然而，尽管三叶草gy3543具有如此多的神奇之处，但关于它的研究却相对较少。这主要是因为三叶草gy3543生长在偏远山区，采集难度较大。此外，由于人们对三叶草gy3543的重视程度不够，导致这种珍稀植物的数量逐年减少。 为了保护这一珍贵的自然资源，我国政府已经采取了一系列措施。一方面，加强对三叶草gy3543生长环境的保护，禁止乱砍滥伐；另一方面，鼓励科研人员开展对三叶草gy3543的研究，挖掘其药用价值。相信在不久的将来，三叶草gy3543的神奇密码将被一一揭开，为人类健康事业做出更大的贡献。 总之，三叶草gy3543是一种充满神秘色彩的珍稀植物。它不仅具有独特的生长形态，还蕴含着丰富的药用价值。在探寻三叶草gy3543的过程中，我们不禁感叹大自然的神奇与伟大。让我们共同努力，保护这一珍贵的自然资源，让三叶草gy3543的神奇密码得以传承下去。

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。