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deepin 25 已正式适配魔方派 3 (RUBIK Pi 3) 开发板

deepin(深度)社区近日宣布,deepin 25 已正式适配魔方派 3(RUBIK Pi 3)开发板,并完成产品兼容性认证。 测试结果表明,双方产品在兼容性、性能及稳定性等方面均达到预期标准,整体运行流畅。此次适配不仅实现了系统的稳定运行,还预装了 UOS AI、跨端协同等自研应用,为开发者和极客玩家提供了强大的开发平台。 魔方派 3 (RUBIK Pi 3)基于高通跃龙 QCS6490 芯片,采用 Qualcomm® Kryo™ 670 CPU 和融合 AI 加速器架构的 Qualcomm® Hexagon™ 处理器,具备 12 TOPS 的卓越 AI 性能,适用于各种机器学习和人工智能应用场景。 RUBIK Pi 3 具有丰富的接口和功能设计,支持 USB、Camera、DP、HDMI、ETH、3.5mm 耳机、Wi-Fi、BT、M.2 连接器、FAN、RTC、40 pin 排针连接器等。 运行实例 预装软件列表 内核与驱动:6.8.0-1042-rubikpi,Adreno 643 GPU 驱动,其他常用硬件驱动; 桌面体验:完整的 deepin 桌面环境; 实用软件:预装包...

Meta 开源创新大模型架构 AU-Nets

Meta 开源了创新大模型架构 AU-Nets(Autoregressive U-Nets),其通过自回归 U-Net 架构彻底改变了传统语言模型的分词和处理模式,能够直接从原始字节开始学习,动态将字节组合成单词、词对甚至多达四个单词的组合,形成多尺度序列表示。 https://arxiv.org/pdf/2506.14761 AU-Nets 的设计灵感来源于医学图像分割领域的 U-Net 架构,包含独特的收缩路径(压缩字节序列为高层次语义单元,提取宏观语义信息)和扩张路径(逐步还原高层次信息到原始序列长度,融合局部细节),并通过跳跃连接确保信息不丢失,提升生成能力和预测准确性 。在推理阶段,AU-Nets 采用自回归生成机制,确保文本生成的连贯性和准确性,同时提高推理效率。 该架构已开源,相关代码和研究成果已发布在 GitHub:https://github.com/facebookresearch/lingua/tree/main/apps/aunet

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