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欣旺达动力加入星环 OS 开源项目指导委员会

2025年9月16日,欣旺达动力科技股份有限公司(以下简称“欣旺达动力”)与北京罗克维尔斯科技有限公司(以下简称“罗克维尔斯”)正式签署《星环OS合作意向备忘录》。 双方宣布,欣旺达动力将作为合作伙伴加入星环OS开源项目指导委员会,共同推进智能汽车操作系统的技术演进与生态建设。 星环OS是由理想汽车发起并开源的全车级操作系统项目,旨在通过社区协作打造开放、高效、可靠的车载系统基础平台,推动汽车智能化功能的持续创新与产业协同发展。指导委员会作为星环OS的最高决策机构,负责制定社区治理规范、关键技术方向及生态合作策略。 通过此次合作,欣旺达动力将成为星环OS指导委员会的初始成员单位,深度参与项目决策、技术规划与生态推广。双方将共同推动操作系统核心技术的研发与落地,促进供应链与整车能力的深度融合,为行业提供更开放、安全、可持续的智能汽车软件底座。

腾讯混元公布 SRPO 技术,解决大模型生图“过油”问题

腾讯混元团队发布了最新研究成果 —— SRPO(Semantic Relative Preference Optimization,语义相对偏好优化),主要提供了文生图模型的强化算法,解决了开源文生图模型Flux的皮肤质感“过油”的问题,能让人像真实感提升3倍。 根据介绍,针对Flux.dev.1模型生成的人物质感“过油”的问题,SRPO 通过在线调整奖励偏好,优化早期生成轨迹等手段很好的解决了这个问题。 文生图领域传统的在线强化学习方法(如ReFL,DRaFT)虽展现极高的训练效率,但强依赖一个预先训练好的奖励模型。这些奖励模型除了需要耗费大量的成本收集数据外,还面临泛化性差的问题,通常难以满足多样化,高质量的后训练需求。 为了解决这个问题,腾讯混元团队联合香港中文大学(深圳)和清华大学提出了:语义相对偏好优化,通过语义偏好实现奖励模型的在线调整。 具体来说,SRPO通过为奖励模型添加特定的控制提示词(如“真实感”)来定向调整其优化目标。实验结果显示,这些控制词可以显著增强奖励模型在真实度等特定维度的优化能力。 研究人员进一步发现,单纯的语义引导仍存在奖励破解(rewardhacki...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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