refactor: 349 期发布前整理

Author: ChengzhiHuang

Reports/2025/#349-2025.09.01.md

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 你也可以为这个项目出一份力，如果发现有价值的信息、文章、工具等可以到 [Issues](https://github.com/SwiftOldDriver/iOS-Weekly/issues) 里提给我们，我们会尽快处理。记得写上推荐的理由哦。有建议和意见也欢迎到 [Issues](https://github.com/SwiftOldDriver/iOS-Weekly/issues) 提出。
 
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 ### 🐎 [Why I'm Not Using Xcode 26's AI Chat Integration (And What Could Change My Mind)](https://www.fline.dev/why-im-not-using-xcode-26s-ai-chat-integration-and-what-could-change-my-mind/)
 
 [@阿权](https://github.com/bqlin)：文章者结合自身开发体验，分析了 Xcode 26 中 AI 集成的不足，并建议 Apple 补齐（作者也是恨铁不成钢啊！）：
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 | 注意力机制   | MHA（多头注意力） | GQA（分组查询注意力）       | 减少显存与计算开销                 |
 | 长上下文优化 | 无                | 滑动窗口注意力（128 token） | 进一步降低长文本推理成本           |
 | 归一化层     | LayerNorm         | RMSNorm                     | 简化计算，提升 GPU 训练效率        |
-| 推理控制     | 无                | 推理强度可调（低/中/高）    | 平衡成本与准确率                   |
+| 推理控制     | 无                | 推理强度可调（低 / 中 / 高）    | 平衡成本与准确率                   |
 
 gpt-oss 与 Qwen3 模型差异较小，在一些特性上各有千秋：
 
@@ -68,7 +54,7 @@ gpt-oss 与 Qwen3 模型差异较小，在一些特性上各有千秋：
 实用价值与局限：
 
 - 优势：MXFP4 优化适配单 GPU（20B 需 16GB 显存，120B 需 80GB 显存），推理强度可调，性能接近闭源模型；
-- 局限：幻觉率较高，无训练代码/数据集（仅开源权重与推理代码），未提供基础模型；
+- 局限：幻觉率较高，无训练代码 / 数据集（仅开源权重与推理代码），未提供基础模型；
 - 未来潜力：随着工具集成成熟，可通过调用外部资源（如搜索引擎）弥补知识遗忘，进一步释放推理能力。
 
 总体而言，gpt-oss 的发布丰富了开源 LLM 生态，为需要本地部署、高推理能力的场景提供了新选择，也为研究 Transformer 架构演进提供了重要参考。
@@ -91,23 +77,8 @@ SwiftUI 引入了 `ConcentricRectangle` 这个新的 API，帮助开发者更
 
 ### 🐕 [MNN LLM Chat iOS 流式输出优化实践](https://mp.weixin.qq.com/s/m5J5nLZiPd_yB0y-byyjCg)
 
-[@JonyFang](https://github.com/JonyFang): 本文针对 iOS 应用中部署大语言模型（LLM）时出现的文字流式输出卡顿问题，提出了一套高效的三层优化方案：通过智能流缓冲解决模型输出与 UI 更新的频率不匹配，利用UI更新批处理与节流降低主线程压力，并借助打字机动画渲染增强视觉流畅性。这一方案提升了本地 LLM 应用的交互体验，适合开发高性能 AI 聊天应用的团队参考实践。其开源实现：[MNN GitHub项目 - https://github.com/alibaba/MNN](https://github.com/alibaba/MNN)。
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+[@JonyFang](https://github.com/JonyFang): 本文针对 iOS 应用中部署大语言模型（LLM）时出现的文字流式输出卡顿问题，提出了一套高效的三层优化方案：通过智能流缓冲解决模型输出与 UI 更新的频率不匹配，利用 UI 更新批处理与节流降低主线程压力，并借助打字机动画渲染增强视觉流畅性。这一方案提升了本地 LLM 应用的交互体验，适合开发高性能 AI 聊天应用的团队参考实践。其开源实现：[MNN GitHub 项目 - https://github.com/alibaba/MNN](https://github.com/alibaba/MNN)。
 
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