【菜科解读】

简介：

笔记本电脑在我们的日常生活中扮演着重要角色，当系统崩溃时，很容易影响到我们的学习、工作或娱乐。

本文将为您提供五步快速恢复笔记本正常操作的指南，帮助您在最短的时间内解决系统崩溃的问题。

工具原料：

系统版本：Windows 11

品牌型号：Dell XPS 13 9310, MacBook Air M2

软件版本：最新的Windows恢复工具、macOS恢复模式工具

一、强制关机并重启

1、当笔记本系统崩溃时，通常的第一步是尝试通过强制关机来停止系统的无响应状态。

按住电源按钮10秒钟直到电脑完全关闭，然后再按下电源按钮启动电脑。

这一操作简单而且往往可以解决临时性的问题。

2、重启后，如果系统能够正常进入，请留意系统提供的错误报告或提示，并根据其提示采取措施，如更新驱动程序或安装系统补丁。

二、进入安全模式

1、安全模式是Windows系统提供的一个诊断启动模式，在这里只加载最基本的驱动程序和软件。

如果重启后问题仍存在，可尝试进入安全模式，以排查引起系统崩溃的问题是否由第三方软件或驱动引起。

2、在Windows 11中，可以通过重启电脑并在启动时按下“Shift + F8”组合键进入。

如果是MacBook，则在启动时按住“Shift”键以进入安全模式。

三、使用系统还原

1、系统还原是一个回滚机制，可以将系统设置恢复到某个特定日期及时间的状态。

假设笔记本近期进行了某些更新或软件安装后出现问题，使用系统还原可以帮助我们的系统回到正常。

2、在Windows中，可以通过“控制面板 - 恢复”来找到系统还原功能。

选择一个合适的还原点，并依照提示完成还原过程。

macOS用户可以根据“时间机器”备份，选择一个可恢复的备份版本。

四、重新安装操作系统

1、在排除所有软件问题无果后，重新安装操作系统是一个值得考虑的选项。

注意，这一步操作将清除系统盘中的所有数据，请在开始前务必备份重要资料。

2、可以制作一个可启动的USB，使用桌面计算机获得Microsoft或Apple系统的镜像文件，然后装载并格式化笔记本的驱动器来重新安装系统。

在安装过程中，确保所有的系统驱动程序已下载至外部设备以避免网络找不到对应版本。

五、硬件诊断

1、如果软件方面的处理均告失败，那么很可能问题出在硬件上。

常见的硬件问题包括硬盘故障、内存故障等。

2、使用品牌厂商提供的诊断工具，如Dell提供的SupportAssist，检查硬盘、内存等主要组件的运行状态，并根据诊断报告采取相应措施。

macOS用户也可以利用内建的硬件测试功能。

拓展知识：

1、为了预防系统崩溃，我们可以定期更新操作系统和驱动程序，这不仅提高了系统性能，也为安全性提供了保障。

无论是Windows还是macOS，定期的磁盘检查（如Windows的“CHKDSK”命令）与修复可能存在的问题也会有效减少系统崩溃的概率。

2、实时备份是非常重要的。

无论是使用云备份工具如OneDrive、iCloud，还是外部硬盘定期进行数据备份，都是确保数据安全的重要措施。

3、此外，了解安全软件的使用，避免安装不明来源的程序，减少软件冲突或恶意软件的侵扰，也有助于系统的稳定性。

总结：

尽管系统崩溃是令人头痛的问题，但通过本文五步指南，我们能够在出现问题时迅速反应并修复。

在故障解决后，用户应加强系统的日常维护和备份习惯，提高系统的稳定性和安全性。

随着科技发展，系统恢复方式和工具也在不断升级，保持对技术变革的了解同样重要。

通过本文的分享，希望能让广大笔记本电脑用户增加一些应对技巧，为每日的数字生活保驾护航。

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