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你是否也曾經歷過這樣的時刻：手游團戰(zhàn)正酣，技能釋放的瞬間，網絡卻突然卡頓，導致操作失誤，功虧一簣？又或者，與遠方的朋友視頻聊天，分享彼此的喜怒哀樂時，畫面卻突然卡住，聲音斷斷續(xù)續(xù)美好的心情瞬間跌落谷底？

相信很多人都有過類似的經歷，尤其是在移動互聯(lián)網高度發(fā)達的今天，手機早已成為我們生活中不可或缺的一部分，而網絡的穩(wěn)定與流暢，直接影響著我們的工作效率和生活質量

我們要了解的是手機網絡加速的原理，簡單來說，就是通過同時使用WF和移動數(shù)據(jù)兩種網絡，來提升網絡速度和穩(wěn)定性

那么，如何開啟手機的網絡加速功能呢？不同品牌的手機，操作方法可能略有不同，但總體來說都比較簡單易懂

默認情況下，這個功能是關閉的，我們需要手動開啟，開啟后，手機就會根據(jù)網絡情況，智能地選擇使用WF或移動數(shù)據(jù)，或者同時使用兩種網絡，來保證網絡的穩(wěn)定和流暢

除了開啟網絡加速功能外，我們還可以對手機的網絡模式進行設置，來進一步提升網絡速度

這兩種模式各有優(yōu)缺點，大家可以根據(jù)自己的實際需求進行選擇，如果你經常在WF信號較弱的環(huán)境下使用手機，可以選擇“疊加”模式，以保證網絡連接的穩(wěn)定性，而如果你對網絡速度要求較高，可以選擇“并發(fā)”模式，以獲得更快的網絡速度

網絡加速功能雖然好用，但也并非萬能的，有些網友反映，開啟網絡加速后，手機的耗電量似乎有所增加

對此，也有網友持不同觀點，他們認為，即使使用的是無限流量套餐，也應該開啟網絡加速功能，因為網絡加速不僅可以提升網絡速度，還能提高網絡連接的穩(wěn)定性，減少網絡卡頓和掉線的情況

手機網絡加速功能是一個非常實用的功能，它可以幫助我們提升網絡速度，改善網絡體驗

除了網絡加速功能外，手機里還隱藏著許多其他實用的功能，例如熱點功能

相信大家對熱點功能并不陌生，它可以將手機的網絡共享給其他設備使用，例如筆記本電腦、平板電腦等

那么如何開啟和設置手機的熱點功能呢？

手機熱點功能的開啟和設置方法也非常簡單，以某品牌手機為例，只需要打開“設置”，找到“移動網絡”選項，進入后點擊“個人熱點”，就能看到熱點功能的開關按鈕了

點擊“密碼”，可以設置熱點的密碼，建議使用字母、數(shù)字和符號組合的強密碼，以提高熱點的安全性，防止他人蹭網

設置完成后，其他設備就可以搜索到我們的熱點信號，并輸入密碼進行連接了

手機網絡加速和熱點功能都是非常實用的功能，它們可以幫助我們更好地利用手機網絡，提升工作效率和生活質量

手機里還隱藏著許多其他實用的功能，等待著我們去探索和發(fā)現(xiàn)，希望大家能夠多花些時間，去了解和學習手機的各種功能，讓手機真正成為我們生活中的好幫手

你還有哪些關于手機網絡加速和熱點功能的問題或使用技巧呢？歡迎在評論區(qū)留言分享！

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機跑大模型提速4-5倍！微軟亞研院開源新技術，有CPU就行

CPU 逆襲：當大模型遇上“輕量化”時代

當 OpenAI 用 ChatGPT 引爆全球對 AI 的熱情時，一個現(xiàn)實的問題也擺在了我們面前：動輒千億參數(shù)的大模型，如何才能真正走進千家萬戶？畢竟，不是每個人都能隨時隨地訪問配備頂級 GPU 的云計算中心。

微軟亞洲研究院最近開源的新技術 T-MAC，或許為這個問題提供了一種全新的解決思路。它主打“低比特量化”和“查找表計算”，讓大模型在普通的 CPU 上也能流暢運行，性能甚至超越了 NPU/GPU。這預示著，AI 算力未來或許將不再是少數(shù)巨頭的專屬游戲，每個人手中的手機、電腦，都可能成為孕育“個人 AI 助手”的溫床。

“輕裝上陣”：低比特量化如何讓大模型“瘦身”？

想象一下，如果把大模型比作一座宏偉的圖書館，那么模型參數(shù)就是構成這座圖書館的每一本書、每一頁紙張。低比特量化，就好比將這些書籍進行壓縮，用更簡潔的方式保存關鍵信息。

傳統(tǒng)的模型量化方法，需要將低精度參數(shù)反量化回高精度才能進行計算，效率低下且存在精度損失。而 T-MAC 另辟蹊徑，采用基于查找表（LUT）的計算范式，直接支持混合精度矩陣乘法，避免了反量化過程，從而大幅提升了計算效率。

這種“輕量化”的優(yōu)勢在資源受限的端側設備上尤為明顯。實驗表明，在配備高通驍龍 X Elite 芯片組的 Surface AI PC 上，T-MAC 可以讓 70 億參數(shù)的 LLaMA 模型以每秒 30 個詞的速度生成文本，甚至超越了 NPU 的性能。

“四兩撥千斤”：查找表計算如何釋放 CPU 潛力？

如果說低比特量化解決了大模型的“存儲”問題，那么查找表計算則解決了“計算”問題。

傳統(tǒng)的矩陣乘法計算需要大量的乘加運算，而 T-MAC 將這些運算預先計算好，存儲在查找表中。推理時只需查表即可得到結果，大大減少了計算量，也降低了對硬件性能的要求。

更重要的是，T-MAC 的計算性能會隨著比特數(shù)的降低而線性提高，這意味著在更低的比特數(shù)下，T-MAC 的優(yōu)勢將更加明顯。這為未來 2 比特甚至 1 比特模型的應用打開了大門，也預示著 CPU 在 AI 時代的潛力遠未被完全挖掘。

從“云端”到“指尖”：T-MAC 引領 AI 普惠化浪潮？

T-MAC 的出現(xiàn)，無疑為大模型的普及應用帶來了新的希望。它打破了對專用硬件的依賴，讓更多人能夠以更低的成本體驗到 AI 技術帶來的便利。

想象一下，未來你的手機上可以運行一個個性化的 AI 助手，它可以幫你處理郵件、撰寫文案、甚至創(chuàng)作詩歌，而這一切只需要 CPU 就能完成。

T-MAC 的發(fā)展也面臨著挑戰(zhàn)。例如，如何進一步提高計算效率、如何更好地適配不同的硬件平臺等等。但我們有理由相信，隨著技術的不斷進步，這些挑戰(zhàn)終將被克服。

未來已來：當 AI 走進日常生活

T-MAC 的開源，意味著這項技術將惠及更多開發(fā)者和用戶，也意味著 AI 離我們的生活又近了一步。

也許在不久的將來，我們就能看到基于 T-MAC 技術的各種應用涌現(xiàn)，它們將滲透到我們生活的方方面面，為我們帶來更加便捷、智能的體驗。

而這一切，都源于科學家們對技術的不懈追求，以及對“讓 AI 普惠大眾”這一目標的堅定信念。

國科羅拉多大學化學工程師安庫爾·古普塔發(fā)現(xiàn)了描述超級電容器中離子運動的“缺失環(huán)節(jié)”，修正了已存在近200年的基爾霍夫定律，從而讓科學家們能夠模擬和預測離子在多孔材料中的運動，有望開發(fā)出讓手機筆記本電腦1分鐘充滿電，電動汽車10分鐘充滿電的超級電容器。

平均來說，超級電容器充放電速度可以比鋰離子電池快10倍，但儲存能量也只有鋰離子電池的1/10，從而讓電容器取代商業(yè)鋰離子電池變得完全不可行。這是由1845年發(fā)現(xiàn)的基爾霍夫定律決定的，這個定律主要用于描述電流和電壓，但它只適用于單個孔隙中的電子運動，無法準確預測離子在多孔材料中的行為。

古普塔發(fā)現(xiàn)，離子在孔隙交叉處的移動與基爾霍夫定律所描述的不同，它既受電場影響，也會受到擴散的影響。古普塔因而通過應用化學工程技術，開發(fā)了一種新模型，在不影響精度的情況下，將數(shù)值計算速度提高了6個數(shù)量級，可以在幾分鐘內模擬和預測離子在一個由數(shù)千個相互連通的孔隙組成的復雜網絡中的運動。這意味著科學家們可以更有效地預測離子運動，開發(fā)出具有更高儲能潛力的超級電容器。

簡單來說，就是古普塔解決了基爾霍夫定律的局限，發(fā)現(xiàn)了離子在多孔材料中的運動方式，從而為開發(fā)能存儲更多能量的超級電容器奠定了基礎，科學家們有望借此開發(fā)出儲能媲美鋰離子電池，但充放電速度和循環(huán)壽命都遠超鋰離子電池的新的儲能設備。

如果這一理論得到實際應用，不僅可能徹底改變手機、筆記本、電動汽車的儲能方式，對正在蓬勃發(fā)展的人工智能和機器人領域也將產生重大影響，而它最重要的影響可能還在電網上，因為這種極為高效的充放電儲能，可以快速響應電網的削峰填谷要求，讓電網變得更加穩(wěn)定。

這項研究發(fā)表在5月24日《美國國家科學院院刊》上。

標題：A network model to predict ionic transport in porous materials

鏈接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2401656121