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
本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。
这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。
中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。
这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。