Rofi 1.7.7+wayland1版本发布:Wayland支持迎来重要更新
Rofi是一款广受Linux用户喜爱的快速启动器和窗口切换工具,它以其高效、轻量和可定制性著称。作为一个X11环境下的经典应用,Rofi近年来开始逐步增加对Wayland显示协议的支持,以满足现代Linux桌面环境的发展需求。
版本亮点
本次发布的1.7.7+wayland1版本标志着Rofi在Wayland支持方面取得了重要进展,主要体现在以下几个方面:
剪贴板功能完善
新版本解决了Wayland环境下剪贴板粘贴功能的问题。在Wayland协议中,剪贴板管理与X11有显著不同,Rofi现在能够正确处理Wayland环境下的剪贴板操作,这对于依赖剪贴板功能的用户来说是一个重要改进。
输入兼容性提升
该版本特别针对Plasma桌面环境和niri窗口管理器优化了键盘输入处理。这一改进解决了之前在这些环境下可能出现的键盘输入不响应或异常的问题,使得Rofi在不同Wayland合成器下的兼容性得到显著提升。
构建系统优化
构建检测方面,新版本改进了对imdkit(输入法开发工具包)的检测机制。这一改进确保了在不同系统环境下构建Rofi时能够正确处理输入法相关的依赖关系。
触控板滚动支持
作为新功能,1.7.7+wayland1版本首次引入了对触控板滚动的支持。虽然这是初步实现,但已经为使用触控板操作Rofi的用户提供了更好的体验基础。
技术背景
Wayland作为X11的现代替代方案,在安全性和性能方面都有显著优势,但同时也带来了新的技术挑战。Rofi这类传统X11应用在迁移到Wayland时需要解决诸多兼容性问题:
- 输入处理机制不同:Wayland采用更严格的客户端-服务器模型
- 剪贴板管理:Wayland通过专门的协议处理剪贴板
- 窗口管理:Wayland下应用无法直接管理其他窗口
Rofi团队通过逐步解决这些问题,使得这个经典工具能够在现代Linux桌面上继续发挥作用。
使用建议
对于已经使用Wayland环境的用户,这个版本提供了更稳定的体验。特别是:
- Plasma用户将获得更好的键盘输入支持
- 依赖剪贴板功能的用户会体验到更可靠的操作
- 笔记本用户现在可以使用触控板滚动浏览Rofi菜单
开发者可以注意到构建系统对imdkit的检测更加可靠,减少了构建时的潜在问题。
未来展望
虽然这个版本已经解决了许多关键问题,但Wayland支持仍在持续完善中。用户可以期待未来版本在以下方面的进一步改进:
- 触控板滚动功能的完善和优化
- 更多Wayland合成器的兼容性支持
- 性能优化和响应速度提升
Rofi在保持其轻量高效特点的同时,正稳步迈向对现代Linux桌面的全面支持,这对于整个开源桌面生态都是一个积极的信号。
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