今早,Linus Torvalds 在 Kernel 的 GitHub master 中提交了一个改动,Kernel 正式进入 4 时代。该项目代号为“Hurr durr I’ma sheep”(是的,代号有点奇怪)。
根据 Phoronix 的报道,Linux 4.0 主要包括以下特性:
新增“实时内核补丁”。无需重启,实时修补内核。该特性由 Red Hat 的Kpatch 和 SUSE 的 kGraft 合并形成。
改进图形支持。Radeon DRM 驱动支持显示端口的音频输出,改良了风扇控制。HSA AMDKFD 开始对 Carrizo APU 进行开发;Intel 图形驱动方面,Skylake 支持已经基本成型;对 N 系显示方案的支持也有所改进。
改进储存系统。包括 pNFS 、Btrfs RAID 5/6 的相关支持, OverlayFS 也加入了一些新功能。
改进硬件支持。支持Intel Quark SoC 以及更多 ARM 设备、IBM z13,一个明显的趋势是,集成了更多的ARM支持。此外,还改进了东芝系列笔记本、罗技输入设备的支持。
改进文件系统驱动程序。包括OverlayFS、pNFS、下一代BtrFS等在内的文件系统驱动全部得到改进。
有趣的是,尽管索尼进行固件升级,将“其他操作系统”这个选项从现在的PlayStation 3中移除了(索尼因此面临着法律诉讼)。Linux 4.0还是为PlayStation 3提供了补丁。
好啦,来看看Linus 的提交的改动:
diff --git a/Makefile b/Makefile
index 54430f9..fbd43bf 100644
--- a/Makefile
+++ b/Makefile
@@ -1,7 +1,7 @@
VERSION = 4
PATCHLEVEL = 0
SUBLEVEL = 0
-EXTRAVERSION = -rc7
+EXTRAVERSION =
NAME = Hurr durr I'ma sheep
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。