【菜科解读】

简介：

在我们日常使用笔记本电脑的过程中，操作系统的出现故障或性能下降是常见的问题。

适时重装操作系统不仅能解决很多系统问题，还能显著提升电脑的运行速度与效率。

本教程将详细介绍如何为东芝笔记本电脑重装系统，并涉及从备份数据到安装完成整个过程。

工具原料：

系统版本：Windows 11

品牌型号：东芝(Toshiba) Dynabook Portege X30L-J

软件版本：Windows Media Creation Tool（最新版本），备份工具（如AOMEI Backupper或内置备份功能）

一、数据备份

1、在重装系统之前，首要任务是备份你的重要数据。

这可以使用内置的文件历史记录功能，或者选择第三方工具如AOMEI Backupper。

确保将所有必要的文件和软件设置进行备份，以防止数据丢失。

2、备份的存储位置可以选择外接硬盘或云存储，根据个人情况选择最合适和最保险的方案。

二、创建可启动安装媒介

1、下载并安装Windows Media Creation Tool。

在启动该工具后，选择“为另一台电脑创建安装媒介”，然后根据提示选择语言、版本和体系结构。

2、插入大于8GB的U盘，选择U盘作为安装媒介。

创建过程可能需要一些时间，请耐心等待。

三、重装系统

1、将U盘插入东芝笔记本后，重启机器。

在启动过程中按下F12（具体按键根据型号而异），进入启动菜单，选择从U盘启动。

2、进入Windows安装界面后，选择“自定义”进行安装。

这会格式化系统盘，并重新安装Windows 11。

在此过程中请注意防止意外断电，确保安装过程的顺利进行。

3、安装完成后，按照提示进行初始设置，比如语言、时区、Microsoft账户登录等。

四、驱动安装与系统更新

1、重装系统后，首先更新操作系统至最新版本，以获得最新的功能更新和安全补丁。

2、通过东芝官方售后网站或驱动管理软件（如Driver Booster）安装最新的系统驱动，包括显卡驱动、声卡驱动等，以保证硬件设备的正常运行。

五、恢复备份与软件安装

1、使用之前创建的备份将重要的文件恢复到系统中。

确保所有重要数据已被成功恢复。

2、重新安装必需的软件，确保所有软件均为适配Windows 11的最新版本，以获得最好的兼容性和安全性。

拓展知识：

1、为什么需要定期重装系统？对于Windows用户来说，一段时间后系统可能会变慢、出现异常，甚至感染病毒，定期重装系统有助于恢复设备的最佳性能。

2、Windows Media Creation Tool是微软官方提供的工具，既可以用于升级现有操作系统，也可以用于创建可引导安装媒介。

3、东芝笔记本在企业市场久负盛名，尤其是Dynabook系列，轻便且性能强劲，适用于办公和移动办公用户。

总结：

通过本教程，我们系统地解析了东芝笔记本重装操作系统的全过程，从数据备份到制作安装媒介，再到系统安装及后续驱动更新。

一项操作系统重装不但能解决很多复杂的系统问题，还能提升设备的使用寿命。

希望用户通过这篇文章，能够对相关步骤更有信心，并保证操作的安全性和数据的完整性。

英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎

机器之心编辑部 智能体时代的核心是算力。

尤其是在 Coding Agent 爆发之后，算力问题变得前所未有地尖锐。

Claude Code、Codex、Cursor 等产品正在把 AI 从「问答工具」变成「持续运行的软件协作者」，单次会话轻松突破 50K tokens，系统负载转向了更极端、更复杂的智能体负载。

最近有关算力的大新闻层出不穷。

今天的最新消息：马斯克的 SpaceX 与 Anthropic 宣布达成了重磅协议，超过 22 万块英伟达 GPU 将为 Anthropic 所用。

而 Anthropic 对与 SpaceX 合作开发未来的太空算力体系「表示有兴趣」。

在如此庞大的算力需求下，除了开源还有节流。

也是今天的最新消息：OpenAI 发布了多路径可靠连接 (MRC)，可帮助大型 AI 训练集群更快、更可靠地运行，并减少 GPU 时间的浪费。

我们知道，即便只是单 GPU 吞吐率上的微小提升，一旦应用到生产级集群中，也能够在服务持续增长需求的同时，节约相当可观的算力。

来自 LightSeek Foundation 的一个小团队，在两个月时间内打造了一个全新的，号称「光速」的大模型推理引擎 TokenSpeed。

这一引擎拥有 TensorRT LLM 级别的性能，vLLM 级别的易用性。

并且拥有 NVIDIA Blackwell 上最快的 MLA 注意力内核。

一经发布，TokenSpeed 就受到了英伟达发推文力荐。

目前，该引擎已经开源。

让我们参阅其技术博客，来深入了解「光速」引擎的技术细节。

博客标题：TokenSpeed: A Speed-of-Light LLM Inference Engine for Agentic Workloads 博客链接：https://lightseek.org/blog/lightseek-tokenspeed.html Github 链接：https://github.com/lightseekorg/tokenspeed TokenSpeed 技术简介 TokenSpeed 从第一性原理出发，专门为智能体推理场景设计。

它为智能体负载提供接近「光速级」的推理能力，核心包括：基于编译器的并行建模机制、高性能调度器、安全的 KV 资源复用约束、支持异构加速器的可插拔分层 kernel 系统，以及用于低开销 CPU 侧请求入口的 SMG 集成。

建模层采用本地 SPMD（Single Program, Multiple Data，单程序多数据）设计，在性能与易用性之间取得平衡。

TokenSpeed 允许开发者在模块边界指定 I/O placement 注解。

随后，一个轻量级静态编译器会在模型构建过程中自动生成所需的 collective operation，从而无需手动实现通信逻辑。

TokenSpeed 调度器将控制平面（control plane）与执行平面（execution plane）解耦。

控制平面使用 C++ 实现，并被构建为一个有限状态机（FSM），结合类型系统，在编译期而非运行期强制执行安全资源管理，包括 KV cache 状态转移与使用。

请求生命周期、KV cache 资源以及重叠执行时序，都通过显式 FSM 状态迁移与所有权语义进行表示，因此系统正确性并非依赖约定，而是由一个可验证的控制系统来保证。

执行平面则使用 Python 实现，以保持开发效率，使研究人员与工程师能够更快进行功能迭代，并降低整体认知负载。

TokenSpeed 的 kernel 层将 kernel 从核心引擎中解耦，并将其视为一级模块化子系统。

它提供了可移植的公共 API、集中的注册与选择机制、组织良好的实现结构、面向异构加速器的可扩展插件机制、经过整理的依赖体系，以及统一的快速迭代基础设施。

与此同时，团队还针对 NVIDIA Blackwell 架构进行了大量性能优化。

例如，他们构建了当前智能体负载场景下速度最快的 MLA（Multi-head Latent Attention，多头潜在注意力）kernel 之一。

在 decode kernel 中，由于部分场景下「num_heads」较小，团队通过对「q_seqlen」与「num_heads」进行分组，以更充分利用 Tensor Core 的计算能力。

而 binary prefill kernel 则包含了经过精细调优的 softmax 实现。

目前，TokenSpeed MLA 已被 vLLM 采用。

TokenSpeed 性能预览 Coding Agents（编码智能体）带来了异常严苛的推理工作负载，上下文通常会超过 50K tokens，对话也经常跨越数十轮。

大多数公开基准测试并不能充分捕捉这种行为。

研发团队与 EvalScope 团队一起，基于 SWE-smith 轨迹对 TokenSpeed 进行评估，这些轨迹密切反映了生产环境中 Coding Agents 的流量情况。

由于生成速度对 Agent 的用户体验至关重要，因此，团队的目标是在维持单用户 TPS（每秒 token 数）下限的同时，最大化单 GPU 的 TPM（每分钟 token 数）—— 通常是 70 TPS，有时是 200 TPS 或更高。

此外，研发团队针对 TensorRT-LLM（目前 NVIDIA Blackwell 平台上的最高水平）对这一设计进行了基准测试，并在认为针对 Agentic workloads 存在更好权衡的地方，采取了与之不同的设计方案。

下图展示了在不同部署配置下（无 PD 解耦），TokenSpeed 与 TensorRT-LLM 的 Kimi K2.5 性能帕累托曲线（Pareto curves）。

每条曲线都以 TPS/User（横轴）作为延迟指标，以 TPM/GPU（纵轴）作为吞吐指标，并通过扫描并发数绘制而成。

对于 Coding Agents（高于 70 TPS/User），最佳配置是 Attention TP4 + MoE TP4。

在这一配置下，TokenSpeed 在整个帕累托前沿上均优于 TensorRT-LLM：在最低延迟场景下（batch size 1）大约快 9%，在 100 TPS/User 附近吞吐量大约高 11%。

团队表示，他们的核心优化之一是 TokenSpeed MLA。

下图对比了 TokenSpeed MLA 与 TensorRT-LLM 的 MLA，后者是目前 NVIDIA Blackwell 上的 SoTA。

可以看出来，优化后的二进制版本预填充内核（prefill kernel），使用 NVIDIA 内部旋钮来微调 softmax 实现，在 Coding Agents 的五种典型预填充工作负载（带长前缀 KV cache 的 prefill）中，都超过了 TensorRT-LLM 的 MLA。

解码内核则将查询序列轴折叠进头轴，以更好地填充 BMM1 的 M tile，从而提升 Tensor Core 利用率。

结合其他优化，在带有 speculative decoding 的典型解码工作负载中（batch size 为 4、8、16，且带长前缀 KV cache），这使得相对于 TensorRT-LLM 来说，延迟几乎降低了一半。

最后，研发团队也表示，该项目于 2026 年 3 月中旬启动开发，虽然目前展示了惊人的性能，但仍有大量底层代码（如 PD 分离、KV 存储等）正在合并和完善中，接下来将继续推进。

从上述性能表现来看，不难看出，TokenSpeed 的出现旨在通过更现代化的架构设计，打破传统推理框架在易用性与极致性能之间的平衡点，为大规模 Agent 部署提供了一个高性能、开源的底座。

而英伟达的力荐，也说明推理引擎正在成为 Agent 时代基础设施竞争的一个新焦点。

更多信息，请参阅原博客！ 参考链接： https://x.com/lightseekorg/status/2052048105412141376 https://x.com/NVIDIAAI/status/2052061195381911806

“4只皮皮虾1035元”最新进展：当事人称已接到最新回复“市监局说价格没问题”

网友质疑“4只皮皮虾1035元”最新进展。

5月7日上午，记者联系上该网友，其回复称目前已经接到三亚市场监督管理局说价格没问题。

据极目新闻：5月5日，有网友反映，其在三亚一家海鲜店宵夜时，仅4只皮皮虾就花费1035元，价格过高，店家存在宰客行为。

网友发帖 该网友发布的图片显示，其于5月4日晚间前往三亚某海鲜店用餐，点了中号红花蟹、大号泰国濑尿虾、椰子饭及部分酒水饮品，4人共计消费1815元。

账单显示，大号泰国濑尿虾的单价为每千克1512元；

另一张点菜单则标注“大泰虾”4只，单价756元。

该网友在帖子中明确表示，已拨打12345政务服务热线进行投诉。

评论区多名网友称价格过高，并表示在其他地方吃没有这么贵。

账单 6日凌晨，三亚市市场监督管理局微信公众号发布情况通报回应此事：“5月5日，我们关注到有网友反映我市一海鲜店存在价格过高的问题，我局立即联合相关部门介入调查，目前三亚放心游平台已启动先行赔付机制。

一旦查实存在违法违规行为，我们将依法从严处理，绝不姑息。

” ▌来源：大象新闻、极目新闻 ▌编辑：韩明霞 校对：汤琪