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openKylin 2.0 SP2 第二次重要更新 | 200 余项缺陷修复、浏览器等高频应用全新升级!

今日,OpenAtom openKylin(以下简称“openKylin”)社区正式推送 openKylin 2.0 SP2第二次更新升级。本次更新针对系统稳定性,共修复200余项缺陷,重点解决蓝牙连接异常(如文件传输中断、弹窗错位)、双屏显示不稳定等问题;强化多语言支持,提升藏文、蒙古文、繁体中文等界面翻译的覆盖度;完善核心功能,优化软件商店装包稳定性、驱动兼容性(如 Realtek 8852BE WiFi网卡);上线支持磐石架构的KMRE移动兼容环境、openKylin Wine助手;升级火狐浏览器、微信、QQ 等高频应用至最新稳定版本等。 01 系统安装与升级方式 方式一:从openKylin官网(扫描下方二维码或点击“阅读原文”)下载最新镜像进行安装(适用于新用户或想重新安装系统的用户); 方式二:前往系统设置—“更新”界面,按提示完成系统更新(适用于已安装旧版本的用户); 方式三:打开维护模式(设置-关于-点击5次UKUI Logo-侧边栏找到维护模式并打开),通过终端运行以下命令进行更新,升级后退出维护模式(适用于开发者): sudo apt update sudo ...

俄罗斯联邦储蓄银行发布Green-VLA——机器人控制架构开放式构建指南

在俄罗斯科学日到来前夕,俄罗斯联邦储蓄银行发布了一份题为《Green-VLA》的技术报告,聚焦物理人工智能(Physical AI)的一项关键技术——视觉-语言-动作(VLA)模型的发展。此类模型旨在使机器人能够理解周围世界、解析指令,并将其转化为有意义的物理动作。该报告在Hugging Face平台上荣登当日热门文章榜首,超越了Moonshot AI以及中美多所大学的联合研究成果。 Green-VLA架构基于其自研神经网络GigaChat构建,阐述了一个从基础训练到机器人现实环境行为调优的实用训练方法。其核心并非单一的功能演示,而是一套完整的、可供研究人员与工程师用于构建可靠机器人系统的整体方法论。 物理人工智能是一个快速发展的领域。尽管现代机器人已展现出广泛的能力,但其进一步发展的关键挑战仍在于提升稳定性、确保跨平台协同能力以及执行复杂的多步骤操作。Green-VLA为应对这些挑战提供了系统性解决方案。其建立在一套可量化且经过工程验证的机器人控制系统训练原则之上。 该方法的有效性已在实际应用和国际基准测试中得到验证,取得了业内最佳(SOTA)结果,测试包括来自斯坦福大学和谷歌的Si...

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