【菜科解读】

想重装系统不会怎么办？菜科网一键重装系统轻松在线帮您搞定系统重装问题。

软件支持 在线重装、U盘制作、自定义重装 等多种模式。

简介：

在使用电脑的过程中，系统重装是一个不可避免的过程。

尤其对于一些使用ASUS（华硕）电脑的用户来说，了解如何正确、有效地重装系统是提升使用体验和解决卡顿问题的基础知识。

本文将为您详细介绍小白如何用ASUS重装系统，帮助您轻松掌握这一技能。

工具原料：

系统版本：Windows 11

品牌型号：ASUS ROG Zephyrus G14 (2022)

软件版本：Windows安装介质制作工具（Media Creation Tool）

一、准备工作

1、备份重要数据。

在进行系统重装前，请确保备份所有重要数据。

包括文档、图片、视频以及浏览器书签、邮件等重要信息。

您可以选择将其备份到外置硬盘、云存储（如OneDrive、Google Drive）或者其他存储介质。

2、下载Windows安装介质制作工具。

在微软官方网站下载最新版本的Windows安装介质制作工具。

选择Windows 11作为目标版本，并根据提示制作一个可启动的USB安装盘。

二、进入BIOS设置

1、为确保从USB安装盘启动，需要修改BIOS设置。

在电脑启动时，按下F2键进入BIOS设置界面。

某些型号可能需要按ESC或其他键，请参考您的设备说明书。

2、在BIOS界面中，找到启动选项（Boot），将USB设备设置为优先启动项。

保存更改并退出BIOS。

三、重装Windows系统

1、重启电脑，插入已制作完成的USB安装盘。

系统将从USB启动，进入Windows安装界面。

2、选择安装语言、时间和货币格式以及键盘输入法，然后点击“下一步”。

3、点击“现在安装”按钮。

在产品密钥界面，可以选择“我没有产品密钥”继续安装。

（如果您之前已经激活Windows，系统会在联网后自动激活）

4、选择“自定义：仅安装Windows（高级）”。

此项允许您选择具体的分区进行系统安装。

5、选定硬盘分区来安装系统。

通常应选择C盘，但务必确认其上无重要数据。

选中分区后，点击“下一步”。

系统将开始安装并自动重启几次。

四、完成初步设置

1、安装完成后，系统将进行一些初步设置，包括设置区域和语言、配置网络、创建用户账号等。

2、按照向导提示完成这些步骤，使您的系统达到可以使用的状态。

3、检查系统更新，确保Windows和各类驱动程序的最新版本。

您可以通过“设置”→“Windows更新”来检查更新。

拓展知识：

1、重装系统后，您可能会发现驱动程序需要额外下载和安装。

通常可以通过访问ASUS官方网站，选择对应的机型及操作系统版本下载最新的驱动程序。

如果使用一些硬件上的独有功能或软件（如ASUS Armoury Crate），建议安装相关工具以获得最佳体验。

2、对于一些特殊使用场景，如需要预装专业软件或游戏，建议在重装系统前记录活动许可证信息或密钥，以便系统重装后能顺利恢复工作环境。

3、定期的系统更新和备份不应仅限于解决故障时进行。

良好的备份习惯是确保数据安全的重要措施，可以有效降低因硬件故障或系统崩溃带来的损失。

总结：

本文详细介绍了使用ASUS电脑进行系统重装的步骤，以Windows 11和ASUS ROG Zephyrus G14为例，帮助您在备份数据、配置BIOS、安装系统以及完成初步设置四个阶段轻松掌握重装技巧。

同时，拓展知识部分为您提供了更多确保系统和数据安全的有效建议。

无论是为了解决卡顿问题，还是为体验最新操作系统，掌握重装系统的技能都是值得的。

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Win7截屏技巧详解：快速掌握四种实用方法 电脑win7破解方法详解：破解常见问题及解决方案 小白如何用ASUS重装系统？详细步骤图文教程 分类于： 回答于：2025-01-11

简介：

在使用电脑的过程中，系统重装是一个不可避免的过程。

尤其对于一些使用ASUS（华硕）电脑的用户来说，了解如何正确、有效地重装系统是提升使用体验和解决卡顿问题的基础知识。

本文将为您详细介绍小白如何用ASUS重装系统，帮助您轻松掌握这一技能。

工具原料：

系统版本：Windows 11

品牌型号：ASUS ROG Zephyrus G14 (2022)

软件版本：Windows安装介质制作工具（Media Creation Tool）

一、准备工作

1、备份重要数据。

在进行系统重装前，请确保备份所有重要数据。

包括文档、图片、视频以及浏览器书签、邮件等重要信息。

您可以选择将其备份到外置硬盘、云存储（如OneDrive、Google Drive）或者其他存储介质。

2、下载Windows安装介质制作工具。

在微软官方网站下载最新版本的Windows安装介质制作工具。

选择Windows 11作为目标版本，并根据提示制作一个可启动的USB安装盘。

二、进入BIOS设置

1、为确保从USB安装盘启动，需要修改BIOS设置。

在电脑启动时，按下F2键进入BIOS设置界面。

某些型号可能需要按ESC或其他键，请参考您的设备说明书。

2、在BIOS界面中，找到启动选项（Boot），将USB设备设置为优先启动项。

保存更改并退出BIOS。

三、重装Windows系统

1、重启电脑，插入已制作完成的USB安装盘。

系统将从USB启动，进入Windows安装界面。

2、选择安装语言、时间和货币格式以及键盘输入法，然后点击“下一步”。

3、点击“现在安装”按钮。

在产品密钥界面，可以选择“我没有产品密钥”继续安装。

（如果您之前已经激活Windows，系统会在联网后自动激活）

4、选择“自定义：仅安装Windows（高级）”。

此项允许您选择具体的分区进行系统安装。

5、选定硬盘分区来安装系统。

通常应选择C盘，但务必确认其上无重要数据。

选中分区后，点击“下一步”。

系统将开始安装并自动重启几次。

四、完成初步设置

1、安装完成后，系统将进行一些初步设置，包括设置区域和语言、配置网络、创建用户账号等。

2、按照向导提示完成这些步骤，使您的系统达到可以使用的状态。

3、检查系统更新，确保Windows和各类驱动程序的最新版本。

您可以通过“设置”→“Windows更新”来检查更新。

拓展知识：

1、重装系统后，您可能会发现驱动程序需要额外下载和安装。

通常可以通过访问ASUS官方网站，选择对应的机型及操作系统版本下载最新的驱动程序。

如果使用一些硬件上的独有功能或软件（如ASUS Armoury Crate），建议安装相关工具以获得最佳体验。

2、对于一些特殊使用场景，如需要预装专业软件或游戏，建议在重装系统前记录活动许可证信息或密钥，以便系统重装后能顺利恢复工作环境。

3、定期的系统更新和备份不应仅限于解决故障时进行。

良好的备份习惯是确保数据安全的重要措施，可以有效降低因硬件故障或系统崩溃带来的损失。

总结：

本文详细介绍了使用ASUS电脑进行系统重装的步骤，以Windows 11和ASUS ROG Zephyrus G14为例，帮助您在备份数据、配置BIOS、安装系统以及完成初步设置四个阶段轻松掌握重装技巧。

同时，拓展知识部分为您提供了更多确保系统和数据安全的有效建议。

无论是为了解决卡顿问题，还是为体验最新操作系统，掌握重装系统的技能都是值得的。

菜科网系统致力于解决 Windows 系统重装解决方案，提供高效、安全、免费的系统重装服务。

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

广东佛山一丽枫酒店房间内现大量红褐色虫子 专业人士判断系床虱

酒店房间内出现多只红褐色小虫。

（来源：社交平台） 信网·信号新闻5月7日讯近日，有网友在社交平台爆料，入住广东一家丽枫酒店（广东佛山顺德大良清晖园石湖路店）时，房间内有多只“身份不明”红褐色虫子在爬。

酒店方面回应信号新闻(0532-80889431)称，此事属实，会进行全面消杀。

4月19日，有消费者在小红书平台发布 “避雷帖”，称入住上述酒店后，在房间里发现很多虫子。

其发布的视频里，地板、台阶、毛巾上，都有红褐色多足小虫在爬。

评论区里，多位网友认出这是“床虱”，也有人认为，这可能是蜱虫。

信号新闻联系了事发的丽枫酒店，工作人员承认确有此事。

据其介绍，4月18日晚，三位女性消费者入住后，反映房间出现大量红色小虫，酒店立即派人到场查看，确认房间内确实有很多虫子在活动。

鉴于此事给客人带来了不好的体验，酒店第一时间向客人道歉，并将客人的三人间免费升级为最高价位的商务套房，并赠送水果。

该工作人员称，涉事房间此前进行过装修，且很长时间没有开放入住，虫子大概率是从窗户飞入室内。

该酒店还是宠物友好型酒店，也不排除虫子是被宠物携带进入。

工作人员表示，酒店后续会开展全面消杀与清洁排查，杜绝类似问题再次发生。

信号新闻将消费者拍摄的虫子影像交由深圳市华昇环保有限公司，工作人员根据形态特征初步判定：该虫体呈红褐色、体型圆润，具足与触角，符合床虱（臭虫）特征。

据介绍，床虱（臭虫）会叮咬吸血，导致皮肤红肿瘙痒、抓破后引发感染，严重影响睡眠与精神状态；

虽不传播传染病，但繁殖速度极快，一只雌虫在温度适宜的环境下，2至3个月便可繁殖至800至1000只，极难根除。

（信网记者） 小虫特写。

（来源：社交平台）