【菜科解读】

烤冷面是北方地区非常受欢迎的小吃，它的面皮采用特殊的原材料制作而成，和我们平时吃的面食口感不同，很多小伙伴比较好奇，烤冷面的面皮有胶吗，下面小编为大家解答。

烤冷面的面皮有胶吗 

制作冷面的原料不仅没有什么“胶”，恰恰相反，原料还十分简单。

普遍都是以小麦粉、玉米淀粉、荞麦粉、马铃薯粉等富含淀粉的物质为主要原料，添加食盐、碳酸钠 纯碱和水制作而成的。

烤冷面的危害

用正规的传统方法制作的烤冷面的话，基本上不会对人体造成很大的危害，但是烤冷面是在铁bai板上烤制而成的，所以长期食用的话可能会导致上火症状。

如果是不良商贩的话，可能会在烤冷面中加入一些食品添加剂，来增加烤冷面的口感等。

比如烤冷面里可能会含有黄原胶和明矾作为添加剂，食用会对身体造成不良影响。

裸装烤冷面很容易感染细菌，会引起肠道感染，严重者会引发胃肠疾病。

烤冷面的秘诀

直链淀粉 玉米淀粉中直链淀粉含量就较高与支链淀粉 荞麦面粉支链淀粉含量高达80%的比例，和冷面的含水量需要严格控制。

直链淀粉过多，菜叶说说，则冷面会变得很硬，支链淀粉过多，则冷面太软。

冷面含水量太大，则颜色发白，透明度差。

含水量小则冷面疏松，不紧实。

还有原料细度、压延压力、糊化温度、冷面老化 回生时间……等，都是左右冷面口感的关键因素。

但要注意，由于冷面含水量较高，一般可达30%左右，相比于挂面，比较容易变质。

烤冷面的面皮超市有卖的吗

超市的话可以看一下，食品加工区基本上都有卖这种东西的，但是烤冷面的话南方地区应该很少看到，所以的话南方那种小超市的话基本上是买不到的了，可以去那种大型一点的超市或是直接上网购买。

烤冷面的面皮是啥做的烤冷面的面皮做

烤冷面的面皮和我们一般吃到的面食口感都不一样，很多朋友自己做烤冷面的时候比较好奇烤冷面的面皮到底是怎么制成的，下面小编教大家烤冷面面皮的做法。

烤冷面的面皮是啥做的 烤冷面的面皮原料是用荞麦面粉、土豆生粉、小麦面粉为主要面粉，按照1:1：1混合，另外再加入碱面、盐以及水和少量食用胶混合而成。

烤冷面的做法材料：油适量，冷面(1张)，洋葱10g。

香菜5g，鸡蛋1个，烧烤酱适量，醋适量，孜然粉适量，糖适量，辣椒粉适量。

1、准备材料：香菜和洋葱洗干净。

冷面备好。

这种冷面不是我们平常吃的用水煮的冷面，是成片，要比平常市面常见的冷面要薄、柔软，可直接食用，有专卖的地方。

2、香菜和洋葱切碎。

3、备好烧烤蒜蓉酱，鸡蛋打散。

鸡蛋是用一个打开一个，一张冷面一个鸡蛋。

所以这里我先打散一个鸡蛋。

4、平底锅放油开火烧热，油可以随自己的喜好添加，喜欢油大就多加些，反之就少放一些，取一张冷面，放在油面上，小火煎。

5、打散鸡蛋液倒在冷面上，用平铲把鸡蛋液摊开。

6、鸡蛋液凝固后，翻到冷面，有鸡蛋液一面向下。

一直是小火煎烤。

7、涂上一层烧烤酱。

8、撒上孜然粉，糖，辣椒粉，倒入适量醋，撒上洋葱和香菜，9、待鸡蛋熟透，卷起再刷一层烧烤酱。

取出切块食用。

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