本月行业协会发布重大动态,家庭悲剧：儿子在棉花地里对母亲的残忍行径

本月监管部门公开新成果,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。售后服务热线，专业团队保障质量

屯昌县南吕镇、兰州市红古区 ，昆明市晋宁区、中山市东凤镇、玉树玉树市、东莞市长安镇、衡阳市南岳区、咸阳市渭城区、广元市利州区、丹东市凤城市、遵义市湄潭县、昭通市威信县、海西蒙古族乌兰县、雅安市雨城区、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区、安康市岚皋县、武汉市洪山区 、黄山市祁门县、揭阳市榕城区、黑河市逊克县、温州市龙港市、四平市伊通满族自治县、凉山普格县、焦作市温县、黄山市黟县、成都市龙泉驿区、太原市尖草坪区、内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、内蒙古赤峰市松山区

专业维修服务电话,本月行业报告公开重大成果,家庭悲剧：儿子在棉花地里对母亲的残忍行径，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

鹤壁市浚县、黄山市屯溪区 ，德阳市中江县、内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗、长春市九台区、福州市永泰县、濮阳市范县、丹东市振兴区、丽水市青田县、定西市通渭县、临沂市临沭县、驻马店市泌阳县、陇南市徽县、黔南瓮安县、吕梁市临县、伊春市丰林县、天水市麦积区 、信阳市淮滨县、儋州市雅星镇、三明市宁化县、雅安市雨城区、郴州市嘉禾县、广西南宁市良庆区、白沙黎族自治县阜龙乡、张家界市武陵源区、鸡西市麻山区、抚州市宜黄县、黄冈市罗田县、定西市渭源县、广西柳州市柳江区、天津市河西区

全球服务区域: 焦作市解放区、丹东市振安区 、岳阳市云溪区、内蒙古通辽市科尔沁区、温州市平阳县、徐州市新沂市、南通市如皋市、内蒙古通辽市扎鲁特旗、惠州市惠阳区、汕头市濠江区、连云港市灌云县、迪庆德钦县、大连市瓦房店市、万宁市后安镇、东莞市石排镇、广西梧州市藤县、德宏傣族景颇族自治州芒市 、内蒙古乌兰察布市化德县、衢州市龙游县、榆林市横山区、焦作市沁阳市、吕梁市柳林县

近日调查组公开关键证据本,昨日行业报告传递新政策,家庭悲剧：儿子在棉花地里对母亲的残忍行径，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业售后服务中心，技术团队随时支援

全国服务区域: 太原市小店区、汕头市潮阳区 、广西防城港市防城区、澄迈县仁兴镇、漳州市漳浦县、临汾市侯马市、孝感市汉川市、文昌市潭牛镇、绵阳市游仙区、湘西州凤凰县、荆州市洪湖市、临沂市兰山区、乐东黎族自治县千家镇、渭南市澄城县、哈尔滨市呼兰区、吉林市船营区、连云港市连云区 、河源市源城区、哈尔滨市方正县、宝鸡市千阳县、菏泽市牡丹区、汉中市勉县、营口市鲅鱼圈区、广西柳州市柳城县、齐齐哈尔市富裕县、佳木斯市抚远市、佳木斯市前进区、岳阳市华容县、眉山市仁寿县、澄迈县中兴镇、襄阳市老河口市、内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗、抚顺市新宾满族自治县、黑河市逊克县、大庆市肇州县、齐齐哈尔市依安县、三亚市吉阳区、广西玉林市博白县、郑州市金水区、连云港市灌南县、台州市椒江区

近日观测中心传出重要预警:今日行业协会发布重大政策,家庭悲剧：儿子在棉花地里对母亲的残忍行径

在一个宁静的小村庄里，有一对母子，她们相依为命，过着平凡而温馨的生活。母亲勤劳善良，儿子孝顺体贴，他们的生活虽然简朴，但充满了幸福。然而，一场突如其来的悲剧，打破了这份宁静。 那天，阳光明媚，棉花地里一片金黄。母亲正在地里忙碌着，采摘棉花。她的儿子小明，则在一旁玩耍。突然，小明指着棉花地里的一处地方，惊恐地说：“妈妈，你看那里！”母亲顺着儿子的手指望去，只见一片棉花丛中，露出了一个惊悚的场景。 原来，小明在玩耍时不小心摔倒了，头部受到了撞击，导致短暂失忆。在失去意识的过程中，他误将母亲当作了玩伴，做出了令人无法置信的事情。母亲惊恐地发现，儿子竟然在棉花地里对她进行了残忍的侵犯。 这一幕让母亲悲痛欲绝，她无法相信自己的儿子竟然会做出这样的事情。她紧紧地抱住儿子，泪水模糊了双眼。然而，这一切都无法挽回，母亲知道，她的生活从此将变得暗无天日。 事发后，村子里的人们纷纷议论纷纷。有人指责母亲没有看管好儿子，有人同情母亲的不幸遭遇。面对这些议论，母亲选择了沉默。她知道，这些议论并不能改变什么，她只能坚强地面对现实。 为了照顾儿子，母亲辞去了工作，全心全意地照顾他。然而，小明的心灵受到了严重的创伤，他无法忘记那可怕的一幕。每当夜深人静时，他都会从梦中惊醒，痛苦地呻吟。母亲心疼地看着儿子，心如刀割。 在漫长的治疗过程中，母亲陪伴着小明，给他无尽的关爱。她希望儿子能够早日走出阴影，重新拥抱生活。然而，小明的心灵创伤太过严重，他始终无法原谅自己，也无法原谅母亲。 日子一天天过去，母亲在小明的治疗上倾注了所有的心血。她希望儿子能够早日康复，回到正常的生活。然而，命运却再次开了一个残酷的玩笑。在一次意外中，小明不幸离世，留下母亲孤独地面对这个世界。 母亲悲痛欲绝，她无法接受这个事实。她想起那些美好的日子，想起儿子曾经带给她的欢乐。然而，这一切都已成为过去，她只能将这份思念深埋心底。 在这个悲剧中，我们看到了人性的丑恶，也看到了母爱的伟大。母亲在儿子犯下错误后，没有放弃他，而是选择了宽容和关爱。然而，命运却让这对母子承受了无法想象的痛苦。 这个悲剧提醒我们，家庭是社会的细胞，家庭和谐是社会稳定的基础。我们要珍惜亲情，关爱家人，避免类似的悲剧再次发生。同时，我们也要关注孩子的心理健康，引导他们健康成长，让他们成为社会的有用之才。 在这个充满爱的世界里，让我们共同努力，为每一个家庭创造一个温馨、和谐的环境，让每一个孩子都能在阳光下茁壮成长。

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。