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FreeBSD 15.0 计划提供 KDE 桌面安装选项

致力于增强 FreeBSD 笔记本电脑支持的团队希望在FreeBSD 15的安装程序中增加一个安装选项,以便轻松提供基于 KDE Plasma 的桌面环境。 目前,FreeBSD 台式机/笔记本电脑用户需要进行基础安装,然后使用其控制台启动 FreeBSD 安装程序,最后通过包管理系统安装所需的桌面。 FreeBSD 15.0 计划于今年晚些时候发布,其希望将桌面选项集成到操作系统的文本安装程序中,以提供基于 KDE Plasma 的桌面。 选择图形桌面选项时,KDE Plasma 6 将与 SDDM 显示管理器一起安装,以便在新的 FreeBSD 安装中提供远胜于现有桌面环境的出色桌面体验。不过,这不如项目终止前 PC-BSD 和 TrueOS 等系统提供的体验那么好。 FreeBSD 笔记本电脑团队在其每月状态更新中指出: 对于 FreeBSD 15.0,我们的目标是扩展 FreeBSD 安装程序,使其能够提供基于 KDE 的精简桌面作为安装选项。初始概念是采用低交互的安装流程,安装完成后,用户将直接进入 KDE 图形登录屏幕。我们 目前正在评估所需的 pkg 依赖项,以便自动选择...

快手联合上交开源统一多模态生成理解模型 Orthus

在今年的ICML上,快手联合上海交通大学提出了一种支持图文交错生成的统一模型——Orthus,目前已开源。该模型基于自回归Transformer架构,能够从文生图、图到文等不同任务学习有价值信号。 根据介绍,仅使用极少的计算资源,Orthus便在多个图像理解指标上超越了现有混合理解生成模型Chameleon和Show-o,并在文生图生成的GenEval指标上优于专用扩散模型SDXL。此外,Orthus还展现出强大的图文交错数据建模能力,在图像编辑和网页生成任务中展现出巨大潜力。 Orthus具有以下核心特性: 自回归Transformer主干; 处理离散的文本token和连续的图像feature; 基于线性层定义的language head和diffusion MLP定义的image head来分别生成文和图; 足够计算高效。 如下图所示,项目团队利用上述两个heads,将图片细节的扩散建模从Transformer主干中解耦。该设计使得主干网络能够专注于刻画文本与图像特征表示之间的关联,而将图像细节信号的恢复任务交由更专业的diffusion head完成。这样解耦既缓解了图像离散化表...

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