随着智能手机、平板电脑、笔记本电脑的普及,WIFI需求正发生着前所未有的爆炸式增长。WiFi无线网络迅速融入当代人的主流生活, 逐渐成为人们工作、学习、生活的基本需求之一。国内外厂商纷纷发布了种类繁多的AP接入热点,应对不同应用场景的WIFI覆盖。但在实际应用中,对于酒店客房、学生公寓、医院病房这类房间密度大、墙体环境复杂的应用场景,WiFi覆盖一直是一个不小的难题。
最新版的马斯洛需求理论
放装式AP
最早的方案采用放装式AP吸顶安装在走廊的天花板,对两侧的房间进行覆盖。这种方案适合墙体为空心砖或者加气混泥土等低密材料的情况,对于较高密度实体墙,或者房间内有洗手间等墙体环境较为复杂的情况,信号穿墙之后到达房间内部已经衰减严重,信号覆盖不均匀,常常会出现下载速率慢、网络延迟大,甚至经常断线等问题。另外,在某些建筑结构中,如果在前期的装修中采用了隔音材料,也可能对无线信号造成较大的衰减。可见,放装式AP楼道布放的方式并不能完美的解决密集型小房间无线,但如果每个房间都是布放放装式AP又会带来很高的成本。
放装式AP覆盖
传统分布式AP
后来逐渐兴起的室内分布式、智能分布式AP使用射频馈线将天线拉远,让天线直接入室的方式绕过了墙体对无线信号的衰减问题,减轻了由于环境复杂所造成的多径效应影响,房间无线信号质量有所改善,然而这两种AP或多或少还是存在一些缺点。
先来说一下室内分布式方案的不足。1. 信号衰减严重:由于信号在射频线传输存在严重衰减,室内分布式AP都存在信号强度低且性能不足的问题。2. 工程施工困难:室内分布式AP是中间无源元器件较多,而且其射频馈线较硬,工程部署十分麻烦。对于已经架设有的2G/3G馈线和有线电视线路的房间,虽然可以采用2G/3G馈线和CATV进行合路部署,无需穿墙布线,但此类线缆依然存在信号衰减的问题,而且部署前还需要获得运营商的许可和配合。3. 管理维护麻烦:信号要经过合路器、耦合器、馈线、天线等多个无源器件,如果中间某个元器件性能不佳或者出现故障,网管软件并不能检测出来。网络质量出现问题只能被动等待用户投诉才能发现,而且故障原因检测极其复杂。
室内分布式AP覆盖
智能分布式AP对室内分布式AP进行改良,采用超柔馈线替代射频馈线,并且将合路器、耦合器集成到AP里面,减少了部署难度,但在部署的时候还是需要对墙体进行钻孔,而且对于信号在馈线中传输存在严重衰减的问题仍然存在。
智能分布式AP覆盖
面板式AP
面板式AP匹配国标86mm面板进行设计,可简单快速的安装在86盒上。面板式AP的出现大大减少了工程施工部署的成本,并且不破坏原有装修环境,信号覆盖的效果也优于上述两种方式。但随着房间数量的增大,每个房间都部署一块面板AP,所需AP的数量太多,一方面管理难度增大,另一方面每台AP都需要占用相应的License,投资成本减少并不明显。
面板式AP覆盖
敏捷分布式AP
针对客户的需求,华为敏捷分布式AP(AD9430DN&R240D)应运而生。该方案中,射频模块R240D部署在房间内,支持吸顶、挂壁、嵌入式(国标X86)安装,实现无死角覆盖。同时,射频模块将无线信号转换成以太数据,通过网线传输给AD9430DN处理。中心AP部署在楼道弱电井中,可直接对24个远端模块进行供电和管理,并最多可通过交换机扩展至48个。射频模块支持11ac协议,2.4GHz和5GHz双频可同时工作,单房间传输速率最高可达1.167Gbps。
敏捷分布式AP覆盖
相比其他覆盖方式,华为敏捷分布式AD9430DN&R240D优点实在太多了:
部署灵活,性能更强
敏捷分布式中心AP通过网线对射频模块进行供电,距离可达100m,是传统馈线方式的5倍,而且传输过程没有信号衰减,使得AP部署灵活。
节约投资,简化管理
借鉴面板式AP的优点,敏捷分布式AP远端射频模块可简单快速的安装在86盒上,无需穿墙打洞部署馈线,降低工程实施成本。于此同时,相对于面板式AP部署方案,敏捷分布式AP系统的最多48个射频模块总共只需占用一个License,大大减少了License管理费用。而且由于AP数量大为减少,无形中了简化管理,降低了网络维护人员的工作量。
告警故障,尽在掌控
相比传统分布式方案中间某个元器件故障难于检查的问题,敏捷分布式方案虽然中心AP和射频模块是分开的,但是射频模块的掉线告警信息等均可保存在中心AP,并且会通过中心AP上报至控制器,射频链路的任何异常均可感知。
华为敏捷分布式AP方案借鉴普通分布式AP的思路和面板式AP优点,颠覆式架构将传统AP一分为二,使得射频和转发分离,用较低的成本就可以解决密集型小房间网络覆盖及性能问题,让部署难度、信号覆盖、接入性能均可兼得。有了密集型小房间无线覆盖神器,用户再也不用为无线信号不好而抓狂了。
好文章,需要你的鼓励
这篇研究揭示了大语言模型强化学习中的"熵崩塌"现象——模型在训练早期迅速失去探索能力,导致性能达到可预测的上限。研究者发现验证性能和策略熵之间存在精确的数学关系:R = -a·exp(H) + b,并深入分析了熵变化的内在机制。基于这些发现,他们提出了两种简单有效的方法(Clip-Cov和KL-Cov)来缓解熵崩塌问题,显著提升了模型性能,特别是在困难任务上。这项研究为大模型强化学习的规模化应用提供了关键指导。
Skywork OR1是昆仑公司AI团队开发的开源推理大模型,通过创新的强化学习方法显著增强了语言模型的推理能力。该研究基于DeepSeek-R1-Distill模型系列,采用名为MAGIC的训练方法,在AIME24、AIME25和LiveCodeBench三大基准测试中实现了显著性能提升,32B模型平均准确率提高15.0%,7B模型提高13.9%。研究团队通过系统研究策略熵崩塌现象,提出了有效的缓解策略,并开源了全部代码、数据和模型权重,为AI社区提供了宝贵资源。
上海交通大学研究团队发现多模态大语言模型中的"啊哈时刻"(自我反思模式)虽存在但并不意味着推理能力提升。他们提出了"冷启动强化学习"两阶段方法:先用监督微调建立推理模式,再通过强化学习优化。实验表明,这种方法在多个多模态数学推理基准上表现卓越,使3B参数模型达到接近甚至超越部分7B模型的性能,为增强多模态AI推理能力提供了有效路径。
MBZUAI研究团队开发的SVRPBench是首个模拟真实物流环境的随机车辆路径问题基准测试平台。它通过建模时间依赖的交通拥堵、概率性延误和客户特定时间窗口,为500多个包含最多1000客户的测试实例注入真实世界的不确定性。实验结果显示,先进的强化学习算法在分布变化时性能下降超过20%,而传统方法表现更为稳健。该开源平台通过GitHub和Hugging Face发布,旨在推动更适应现实世界不确定性的路由算法研究。