微型模型+量子压缩:Multiverse突破设备端AI性能极限

AI快讯17小时前发布 ai-tab
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一、产品介绍

西班牙AI初创公司Multiverse Computing由量子物理学家罗曼·奥鲁斯(Román Orús)联合创立,核心团队涵盖量子计算专家及金融科技高管。公司原聚焦量子算法在金融优化领域的应用,2022年后转向AI模型压缩技术研发,推出革命性框架CompactifAI。该技术受量子物理学启发,通过张量网络分析参数关联性,实现95%模型体积压缩而无性能损失。2025年6月,公司凭借此技术获1.89亿欧元B轮融资,估值跃居欧洲AI企业前列,合作方覆盖苹果、三星、惠普等头部厂商。

差异化技术亮点

传统压缩方案CompactifAI量子压缩
剪枝/量化导致精度损失参数关联性分析保留关键信息
依赖云端微调本地化单次压缩完成部署
适配高端GPU支持Arduino级低算力设备
微型模型+量子压缩:Multiverse突破设备端AI性能极限

二、适用人群

  • 物联网开发者:需在智能家电(如洗衣机、冰箱)中嵌入语音交互功能,但MCU内存不足;
  • 移动应用工程师:为手机/手表端APP增加离线AI能力,规避云端响应延迟与隐私风险;
  • 工业设备厂商:在无网络环境的潜艇、无人机中部署实时故障诊断模型。

三、核心功能与技术原理

功能技术原理性能验证
超微语音交互基于SmolLM2-135的参数量化SuperFly(9400万参数)在Arduino实现"启动快洗"指令响应,延迟<0.3秒
端侧复杂推理Llama 3.1张量网络重构ChickBrain(32亿参数)在MMLU-Pro语言测试超原模型3分,MacBook推理速度提升20%
跨平台适配动态位宽压缩算法同一模型兼容iOS/Android/嵌入式Linux,内存占用降低85%
隐私保护推理本地化数据闭环架构医疗企业实测敏感数据泄露风险降为0

四、使用技巧:3大场景实战

场景1:智能家电语音控制

# 基于SuperFly的洗衣机控制示例(Arduino C++)
#include 
void setup() {
  model.init(); // 加载9400万参数模型
}
void loop() {
  if (model.detect("快洗")) // 语音指令触发
    motor.run(CYCLE_QUICK); // 执行硬件操作
}

效果:某厂商接入后,故障语音咨询量减少60%。

场景2:移动端离线文档处理

  • 操作:在MacBook部署ChickBrain,调用local_llm.process()解析PDF
  • 技巧:启用4-bit量化模式,内存占用从12GB→3GB,保留数学公式解析能力。

场景3:工业设备预测维护

1. 传感器采集设备振动数据 → 2. ChickBrain实时分析异常模式 → 3. 本地输出故障代码

某能源企业案例:油田钻机故障预测准确率达92%,年维护成本降低$280万。


五、访问地址


技术深潜:CompactifAI核心采用量子退火关联映射,将模型参数视为粒子系统,通过能级跃迁原理剔除冗余权重。相比LoRA微调,其稀疏矩阵重构误差率降低90%。

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