Retrom项目v0.7.28版本发布:增强独立模式游戏安装功能
Retrom是一个开源的复古游戏管理平台,旨在为游戏爱好者提供一个集中管理和运行各类复古游戏的解决方案。该项目采用现代化的技术架构,支持跨平台运行,能够帮助用户轻松构建个人游戏库并享受经典游戏体验。
本次发布的v0.7.28版本主要针对独立模式下的游戏安装功能进行了重要改进。独立模式是Retrom提供的一种运行方式,允许用户在没有连接专用Retrom服务器的情况下直接运行游戏。这种模式特别适合个人用户或需要离线使用的场景。
新版本最显著的改进是引入了可选的游戏安装机制。在之前的版本中,当用户从网络驱动器访问游戏库时,系统有时会强制要求安装游戏,这给用户带来了不必要的限制。v0.7.28版本对此进行了优化,现在用户可以自主选择是否要"安装"游戏,就像在专用Retrom服务器上一样。
这一改进带来了两个主要优势:首先,它解决了之前版本中存在的强制安装问题,给予了用户更大的控制权;其次,当用户确实需要从网络驱动器访问游戏时,选择安装功能可以确保在本地创建一个完整的游戏副本,从而避免网络延迟或连接不稳定带来的影响。
从技术实现角度来看,这一改进涉及到了Retrom的核心游戏管理逻辑。开发团队重新设计了独立模式下的游戏访问机制,使其能够智能判断是否需要创建本地副本。当用户选择安装游戏时,系统会完整复制游戏数据到本地存储,确保后续运行不再依赖原始文件位置。
对于普通用户而言,这一改进意味着更灵活的游戏管理方式。用户可以根据自己的存储空间和网络环境,决定是否要为特定游戏创建本地副本。例如,对于频繁游玩的大型游戏,可以选择安装以获得更好的性能;而对于偶尔尝试的小游戏,则可以直接运行原始文件以节省空间。
Retrom项目持续关注用户体验,v0.7.28版本的这一改进再次体现了开发团队对细节的关注。通过赋予用户更多控制权,同时保持系统的灵活性,Retrom正在逐步完善其作为专业级复古游戏管理平台的功能集。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00