## TestFlight Beta 测试总结 TestFlight 允许开发者分发其应用程序的测试版,用于在 iOS、iPadOS、macOS、tvOS 和 visionOS 上进行测试。测试者通过电子邮件或公共链接接收邀请,并可在最多 30 台设备上安装测试版应用程序。 测试版构建可用 90 天,之后将无法使用,需要下载 App Store 版本。在测试期间,应用内购买是免费的,但不会转移到已发布的应用中。可以启用自动更新,以无缝安装新的构建版本。 测试者可以直接在 TestFlight 中访问之前的构建版本和构建组。开发者会收到公共链接测试者的匿名使用数据(会话、崩溃、安装日期、版本)。Beta 测试期间,订阅续订率加快,以便更快地迭代。安装过程因平台而略有不同,但通常包括接受邀请并通过 TestFlight 安装。 确保您的设备满足最低操作系统要求,以支持自动下载应用内资源等功能。
vLLM已完全过渡到其V1引擎,在大型语言模型(LLM)推理方面实现了显著的性能提升,并已通过Meta和Hugging Face等公司的基准测试和实际应用验证。 近期的优化,得益于近2000名贡献者组成的社区,现在在多节点部署中可提供**每块H200 GPU 2.2k tokens/秒** – 相比之前的成果有了大幅提升。
关键进展包括**双批次重叠(DBO)**以提高GPU利用率,**专家并行负载均衡(EPLB)**以解决混合专家(MoE)模型中不平衡的工作负载,以及针对DeepSeek架构优化的内核。 **Wide-EP**部署可最大限度地提高DeepSeek-V3等模型的KV缓存效率,并且**分离式服务**进一步提升性能,尤其是在MoE模型中。
vLLM与**llm-d、Dynamo和Ray Serve LLM**等服务框架无缝集成,提供灵活的部署选项。 持续的开发重点是弹性专家并行性、长上下文支持以及对DeepSeek-R1等模型和即将推出的GB200硬件的进一步优化。
数据是明智决策的基础,但理解其不同类型至关重要。数据大致分为**定性**(描述性属性,如颜色或满意度)和**定量**(数值,可测量数量)两大类。定量数据进一步分为**离散**(可计数,整数)和**连续**(可测量,带小数)两种。定性数据包括**名义**(无序标签,如水果类型)和**顺序**(排序类别,如调查回复)。
除此之外,数据还按结构分类:**结构化**数据高度组织在数据库中,**非结构化**数据无组织(电子邮件、视频),**半结构化**数据具有一定组织性,但格式不严格(如JSON文件)。
现代数据科学经常处理“大数据”——其特征是高**容量**、**多样性**和**速度**——包括事务、机器、社交和文本数据。最终,原始数据在经过处理、分析和情境化后才能成为有意义的信息,从而实现洞察、预测和更好的决策。认识这些区别对于任何从事数据驱动洞察工作的人都至关重要。
## 日本的机器人建筑革命——以及它为何衰落
尽管全球都在努力应对低生产率问题,但建筑业并未像汽车制造业等行业那样取得同样的进步。日本在20世纪70年代后期大力投资建筑机器人,旨在实现整个摩天大楼的*现场*自动化建造——本质上是在创造建筑工厂。
受到高劳动力成本和熟练劳动力短缺的驱动,清水建设和大林组等公司开发了自动化材料输送、机器人工作站(用于焊接、喷漆等)以及逐层建造的攀爬机制等系统。这些“空中工厂”需要为机器人组装而设计的建筑,优先考虑标准化组件和简化的连接。
虽然这些系统——如SMART、赤月和ABCS——显示出劳动力减少(20-70%)和大型项目建设速度加快,但它们面临着重大障碍。高昂的前期成本、漫长的设置时间和对广泛前期规划的需求限制了它们的实用性。投资回报期很长,阻碍了进一步的投资。
最终,尽管在90年代至少有60座建筑积极使用这些自动化工厂,但到21世纪初,它们大多已消失。清水建设继续进行机器人研究,但完全自动化的建筑工地的最初愿景仍未实现,受到高成本、缓慢的迭代周期和有限的可扩展性的阻碍。