今日官方披露研究成果,公媳乱伦悲剧：小丹的痛苦与反思

昨日相关部门更新研究成果,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。智能配件管理系统，自动匹配型号

黔南瓮安县、株洲市渌口区 ，广西梧州市藤县、乐东黎族自治县万冲镇、上海市黄浦区、南阳市淅川县、黔西南望谟县、黄冈市黄州区、大连市金州区、屯昌县南吕镇、白沙黎族自治县阜龙乡、南京市浦口区、伊春市汤旺县、楚雄双柏县、广西梧州市龙圩区、屯昌县坡心镇、平顶山市郏县 、内蒙古包头市青山区、淮安市涟水县、内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗、济南市济阳区、忻州市宁武县、齐齐哈尔市碾子山区、汕尾市海丰县、营口市盖州市、陇南市文县、牡丹江市爱民区、许昌市襄城县、兰州市皋兰县

作为国家高新技术企业认证平台,今日监管部门披露重大进展,公媳乱伦悲剧：小丹的痛苦与反思，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电企业专属热线，大客户定制服务

温州市永嘉县、临汾市永和县 ，天水市秦州区、永州市零陵区、屯昌县乌坡镇、攀枝花市东区、内蒙古巴彦淖尔市杭锦后旗、临汾市尧都区、凉山冕宁县、镇江市扬中市、通化市辉南县、武汉市江夏区、德阳市什邡市、长沙市开福区、安庆市宿松县、海口市秀英区、沈阳市沈河区 、漳州市漳浦县、信阳市罗山县、郑州市新郑市、泸州市叙永县、广西百色市凌云县、甘南夏河县、聊城市东阿县、广西柳州市柳城县、曲靖市陆良县、海南贵南县、西安市周至县、韶关市始兴县、武威市天祝藏族自治县、晋中市榆社县

全球服务区域: 铜仁市印江县、宁德市古田县 、淄博市淄川区、怀化市麻阳苗族自治县、运城市垣曲县、六安市裕安区、武汉市青山区、巴中市巴州区、黄南河南蒙古族自治县、张掖市民乐县、常德市桃源县、黑河市逊克县、东方市感城镇、长春市九台区、漯河市郾城区、佳木斯市桦南县、金华市东阳市 、菏泽市巨野县、郴州市嘉禾县、晋中市昔阳县、郑州市登封市、金华市东阳市

本周数据平台最新官方渠道传来研究成果,本月行业报告披露新成果,公媳乱伦悲剧：小丹的痛苦与反思，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修专线，快速响应故障报修

全国服务区域: 凉山甘洛县、黔东南丹寨县 、直辖县神农架林区、内蒙古呼和浩特市回民区、武汉市江岸区、五指山市通什、万宁市后安镇、合肥市肥西县、滁州市凤阳县、白山市抚松县、屯昌县新兴镇、雅安市宝兴县、长治市平顺县、毕节市七星关区、泰安市泰山区、杭州市江干区、儋州市木棠镇 、阜新市清河门区、大理弥渡县、岳阳市岳阳县、锦州市古塔区、昭通市威信县、泰州市靖江市、马鞍山市含山县、咸宁市嘉鱼县、荆州市江陵县、酒泉市金塔县、常州市武进区、营口市西市区、宝鸡市眉县、内蒙古赤峰市林西县、屯昌县坡心镇、雅安市雨城区、宁夏银川市贺兰县、中山市三乡镇、重庆市大足区、成都市蒲江县、信阳市光山县、六安市金寨县、九江市浔阳区、文山富宁县

本周数据平台今日官方渠道公布最新动态:本月研究机构发布新研究成果,公媳乱伦悲剧：小丹的痛苦与反思

在我国，家庭是社会的基本细胞，家庭和谐是社会稳定的基础。然而，在现实生活中，总有一些家庭因为种种原因，陷入混乱，甚至发生令人痛心的悲剧。今天，我们就来讲述一个发生在我国某地的公媳乱伦悲剧，以及主人公小丹的痛苦与反思。 小丹，一个普通的农村女孩，因为家庭贫困，早早地嫁给了村里的一个年轻人。本以为从此过上幸福的生活，然而，她却没想到，这段婚姻竟然是一场噩梦的开始。 小丹的丈夫是一个好吃懒做的人，婚后不久，他就开始了对小丹的虐待。在忍受了多年的痛苦后，小丹终于鼓起勇气，向公婆诉说了自己的遭遇。然而，令人意想不到的是，公婆竟然对小丹的遭遇视而不见，反而指责小丹不贤惠，不懂得孝顺。 在公婆的纵容下，丈夫的虐待行为愈发变本加厉。小丹身心俱疲，几乎到了崩溃的边缘。就在这时，一个意想不到的事件发生了。一天晚上，小丹的公公趁小丹熟睡之际，对她进行了乱伦行为。 这一事件，让小丹的世界彻底崩塌。她无法接受这个事实，也无法面对自己的家人。在痛苦和绝望中，小丹决定逃离这个家，开始了一段艰难的求生之路。 在外漂泊的日子里，小丹经历了无数的磨难。她曾试图报警，但警方告诉她，这种家庭内部的事情，很难取证。无奈之下，小丹只能默默承受着痛苦，寻找生活的出路。 在经历了漫长的痛苦和挣扎后，小丹终于鼓起勇气，向当地妇联寻求帮助。在妇联的帮助下，小丹终于得到了应有的关注。经过一番努力，小丹终于将丈夫送进了监狱，为自己讨回了公道。 然而，这段经历给小丹留下了无法愈合的创伤。她开始反思自己的家庭，反思自己的命运。她意识到，家庭和谐的重要性，以及自己在这个悲剧中的责任。 为了不让悲剧重演，小丹开始努力改变自己。她积极参加各类培训，提高自己的综合素质。同时，她还关注身边的人，帮助他们解决家庭矛盾，预防类似悲剧的发生。 如今，小丹已经摆脱了过去的阴影，过上了幸福的生活。她深知，家庭和谐是社会稳定的基石，每个人都应该珍惜自己的家庭，关爱家人，共同营造一个温馨、和谐的家庭环境。 在这个悲剧中，我们看到了人性的丑恶，也看到了家庭和谐的重要性。让我们从现在开始，关注家庭，关爱家人，共同为构建和谐社会贡献自己的力量。

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。