WinBoat - 在 Linux 上运行 Windows 应用
WinBoat 是一款 Electron 应用,它允许你使用容器化方法在 Linux 上运行 Windows 应用。Windows 以虚拟机的形式在 Docker 容器内运行,使用 WinBoat Guest Server 与其通信,从 Windows 中检索所需的数据。为了将应用程序合成为原生操作系统级窗口,将 FreeRDP 与 Windows 的 RemoteApp 协议结合使用。
WinBoat 目前处于测试阶段。
特性:
- 优雅的界面:时尚直观的界面,将 Windows 无缝集成到你的 Linux 桌面环境中,让你感觉像原生体验
- 自动安装:通过界面进行简单的安装过程 - 选择你的偏好和规格,然后自动处理其余部分
- 运行任何应用程序:只要能在 Windows 上运行,就能在 WinBoat 上运行。在 Linux 环境中,像原生操作系统级窗口一样畅享各种 Windows 应用程序。
- 完整的 Windows 桌面:在需要时访问完整的 Windows 桌面体验,或运行无缝集成到 Linux 工作流程中的单个应用程序
- 文件系统集成:主目录安装在 Windows 中,允许在两个系统之间轻松共享文件,没有任何麻烦
- 还有更多:智能卡直通、资源监控以及定期添加的更多功能

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抖音 SAIL 团队与 LV-NUS Lab 联手推出了一款名为 SAIL-VL2 的多模态大模型,并已开源。这个新模型在保持较小参数规模的同时,还在复杂推理任务中超过了许多同类模型,甚至能与更大型的闭源模型相抗衡。 SAIL-VL2的参数设置分为2B 和8B,在106个数据集上实现了性能的突破,尤其在 MMMU、MathVista 等复杂推理基准测试中表现优异。SAIL-VL2在数据、训练及架构设计上进行了三大方面的创新。 在架构设计上,SAIL-VL2引入了稀疏混合专家(MoE),以优化性能和计算效率。其视觉编码器 SAIL-ViT 采用渐进式优化,逐步提升视觉 - 语言的对齐能力。这种创新设计使得 SAIL-VL2在推理时仅需激活部分参数,大幅度提升了模型的计算效率。 数据层面上,SAIL-VL2构建了高质量的多模态语料库,通过评分过滤和合成增强手段,确保数据的准确性和多样性。同时,团队还设计了一套渐进式的训练框架,从基础感知逐步过渡到复杂推理,使得模型在不同任务中的表现更加出色。 通过全链路优化,SAIL-VL2在基础模型的性能上取得了显著进展。数据显示,该模型在多项基准测试中...
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