作为科技爱好者或是手机小白，您或许会面临这样的困惑：怎样通过苹果手机录音？本篇文章将为您详细介绍五种简单的方法，帮助您轻松搞定录音任务，无论是会议记录，还是日常备忘，这些方法都能助您一臂之力。

工具原料：系统版本：iOS 16及以上版本品牌型号：iPhone 13、iPhone 14、iPhone SE (第三代)软件版本：语音备忘录 (Voice Memos) 最新版，应用商店下载的标准录音应用，第三方录音应用最新版一、使用语音备忘录应用1、苹果自带的语音备忘录应用一直以来是用户录音的最佳选择之一，界面简洁，操作简单，非常适合日常使用。

打开“语音备忘录”应用，轻触红色的录音按钮即可开始录音，再次轻触便可停止录音。

录音文件可以直接保存至云端，便于随时访问和分享。

2、历史背景：苹果的语音备忘录应用自从iOS 3引入以来，经过多次升级，特别是iOS 12系统后，加入了音频剪辑、音质优化等功能，为用户提供了更专业的录音体验。

二、通过Siri语音助手录音1、Siri作为苹果设备的智能语音助手，除了帮您查找信息、设置提醒外，也可以为您快速启动录音应用。

只需唤醒Siri并说“开始录音”，Siri便会自动打开语音备忘录并开始录音，这一智能功能让您在繁忙之中依然能从容应对。

2、使用场景：在驾驶过程中或者双手被占用时，使用Siri能方便用户进行无接触操作，提高安全性和效率。

三、第三方录音应用：Rev Voice Recorder1、对于希望在录音后直接转文字的用户，可以选择Rev Voice Recorder等第三方应用。

该应用不仅能提供高清录音，还能选购额外的转录服务，将录音快速转换为文本，满足不同场景下的需求。

2、产品评价：根据近期多次更新，这款应用的用户界面设计越来越人性化，且提供的客服支持也备受好评，适合需要专业级别录音和转录服务的用户。

四、使用快捷指令自动化录音1、苹果的快捷指令应用能让用户自行设定一系列自动化操作组合。

例如，创建一个收听命令后直接启动录音的快捷方式，使得录音过程更为简便顺畅。

2、科技发展：快捷指令是iOS 12推出的重要应用，象征着苹果系统自动化功能的一大进步，使得用户能发挥设备更多的潜力。

五、善用苹果生态：Apple Watch录音1、Apple Watch不仅仅是运动计数器，在iOS 13及watchOS 6之后，语音备忘录已经集成到Apple Watch中。

只需在手表上开启语音备忘录应用，即可实现随时随地录音，与苹果手机无缝同步。

2、使用案例：在不方便携带手机的场合，如运动或户外工作时，Apple Watch上录音功能能让用户更灵活地记录重要信息。

内容延伸：1、云同步服务的强大：苹果手机的录音功能不仅在于其便捷性，更有iCloud的云同步支持，录音内容可以在不同设备间无缝切换，提高了办公效率。

2、隐私和安全性：苹果设备一直以来以其安全性著称，用户可以放心使用录音功能，因其录音文件的存储和备份皆受到严格保护。

3、录音的音频技术发展：近年来，手机录音技术不断提升，采用更高效的音频压缩算法和降噪技术，为用户提供更优质的录音体验。

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

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