今日官方通报行业政策变化,成人漫画：探索成人世界的艺术表达

最新行业报告揭示新变化,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。全国统一回收标准，环保处理规范

郑州市登封市、合肥市长丰县 ，沈阳市铁西区、宜春市铜鼓县、枣庄市山亭区、文昌市潭牛镇、宁波市镇海区、天水市清水县、吉林市磐石市、淄博市淄川区、成都市简阳市、上饶市广信区、宁夏石嘴山市平罗县、济宁市金乡县、荆州市松滋市、内蒙古包头市东河区、徐州市邳州市 、揭阳市榕城区、凉山金阳县、南阳市桐柏县、鹤壁市淇滨区、恩施州鹤峰县、晋中市左权县、天津市武清区、驻马店市驿城区、驻马店市平舆县、吉安市安福县、扬州市仪征市、泰州市兴化市

本周数据平台不久前行业协会透露新变化,本月行业报告公开最新政策,成人漫画：探索成人世界的艺术表达，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业回收咨询中心，定制化服务

天水市清水县、德州市禹城市 ，吉安市吉安县、红河绿春县、兰州市永登县、日照市岚山区、牡丹江市海林市、梅州市兴宁市、晋城市高平市、本溪市明山区、哈尔滨市依兰县、阜阳市颍东区、文昌市重兴镇、汉中市佛坪县、广州市越秀区、沈阳市法库县、内蒙古呼伦贝尔市牙克石市 、贵阳市观山湖区、运城市盐湖区、宝鸡市千阳县、文山富宁县、汉中市汉台区、长沙市宁乡市、曲靖市会泽县、太原市清徐县、普洱市景谷傣族彝族自治县、鹤壁市浚县、中山市中山港街道、怀化市辰溪县、延安市子长市、屯昌县枫木镇

全球服务区域: 广州市越秀区、新余市分宜县 、普洱市思茅区、宣城市绩溪县、常德市鼎城区、白银市平川区、甘南夏河县、朝阳市双塔区、合肥市蜀山区、上海市虹口区、忻州市原平市、甘南碌曲县、南平市浦城县、萍乡市湘东区、惠州市惠阳区、凉山美姑县、成都市郫都区 、安康市紫阳县、酒泉市肃北蒙古族自治县、广西北海市铁山港区、酒泉市玉门市、宁夏固原市彭阳县

本周数据平台本月官方渠道披露重要进展,刚刚国家机构发布最新通报,成人漫画：探索成人世界的艺术表达，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国标准化热线，维修过程透明可查

全国服务区域: 沈阳市于洪区、曲靖市师宗县 、广西来宾市象州县、直辖县潜江市、临沧市云县、白沙黎族自治县元门乡、吉林市桦甸市、杭州市滨江区、淄博市淄川区、济南市商河县、延边图们市、内蒙古乌兰察布市丰镇市、苏州市虎丘区、甘孜巴塘县、大兴安岭地区呼中区、梅州市平远县、宿迁市泗阳县 、长春市双阳区、周口市西华县、哈尔滨市阿城区、汕头市澄海区、韶关市始兴县、儋州市中和镇、内蒙古锡林郭勒盟多伦县、长沙市长沙县、安庆市宿松县、丽江市玉龙纳西族自治县、三明市永安市、晋城市高平市、内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛旗、铁岭市昌图县、九江市湖口县、成都市邛崃市、临汾市吉县、天津市红桥区、台州市温岭市、忻州市静乐县、阜阳市颍泉区、忻州市原平市、福州市福清市、黔东南雷山县

本周数据平台不久前行业协会透露新变化:今日官方发布重大研究成果,成人漫画：探索成人世界的艺术表达

漫画，作为一种独特的艺术形式，早已跨越了年龄和性别的界限，深受各个年龄段人群的喜爱。在众多漫画类型中，成人漫画以其独特的题材和风格，吸引了大量成年读者的关注。那么，成人漫画有哪些呢？本文将为您介绍几种常见的成人漫画类型。 ### 1. 恋爱漫画 恋爱漫画是成人漫画中最受欢迎的类型之一，它以描绘恋爱过程中的情感纠葛为主线，展现了男女主人公在爱情中的成长与变化。这类漫画通常具有浪漫、温馨的基调，如《樱桃小丸子》、《爱情公寓》等。 ### 2. 校园漫画 校园漫画以校园生活为背景，讲述了学生时代的青春故事。这类漫画既有轻松幽默的元素，也有对成人世界的反思。如《樱桃小丸子》、《麻辣教师》等，都是校园漫画中的佳作。 ### 3. 奇幻漫画 奇幻漫画以奇幻世界为舞台，描绘了各种神奇的生物和奇幻的冒险故事。这类漫画具有丰富的想象力，如《龙珠》、《哈利·波特》等，都是奇幻漫画中的经典之作。 ### 4. 科幻漫画 科幻漫画以科幻世界为背景，探讨了人类未来、宇宙奥秘等主题。这类漫画具有强烈的未来感，如《星际穿越》、《三体》等，都是科幻漫画中的佼佼者。 ### 5. 悬疑漫画 悬疑漫画以悬疑、惊悚的情节为主线，揭示了人性的阴暗面。这类漫画具有强烈的悬疑氛围，如《名侦探柯南》、《福尔摩斯探案集》等，都是悬疑漫画中的佳作。 ### 6. 武侠漫画 武侠漫画以武侠世界为背景，讲述了江湖恩怨、英雄豪杰的故事。这类漫画具有浓厚的武侠气息，如《笑傲江湖》、《倚天屠龙记》等，都是武侠漫画中的经典之作。 ### 7. 成人向漫画 成人向漫画是指专为成年人设计的漫画，其题材和风格更加成熟、深刻。这类漫画涉及人性、社会、政治等多个层面，如《人间失格》、《大江健三郎》等，都是成人向漫画中的代表作。 总之，成人漫画种类繁多，涵盖了各个领域。它们以独特的视角和风格，展现了成人世界的丰富多彩。在阅读成人漫画的过程中，我们不仅可以领略到艺术的魅力，还可以从中汲取人生的智慧。当然，在选择漫画时，我们也要注意分辨其内容，选择适合自己的作品。

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。