探索复古与科技的完美结合:Retro Lite CM4掌上娱乐设备

深入了解Retro Lite CM4
Retro Lite CM4是一个由Dmcke5和StonedEdge共同打造的独特项目,灵感源于任天堂Switch Lite,但它不仅仅是一次简单的复刻,而是一款全新的掌上娱乐设备。即将在2023年初发布详细的采购与组装指南,涵盖从零件选购到最终组装的全过程。
技术核心
这款娱乐设备基于强大的Raspberry Pi 4 SoC,内置四核Cortex-A72处理器(可超频至2.1GHz)和2GB LPDDR4内存。搭载了一个定制的4层AIO主板,集成了多种功能,如5V升压、3.3V降压、USB2422集线器等。它配备了800 x 480分辨率的IPS显示屏,并支持通过SD卡或eMMC存储运行RetroPie、Lakka或Batocera等多种软件图像。
应用场景
无论是家庭娱乐还是出行休闲,Retro Lite CM4都是一个理想的选择。它的便携性和丰富功能使其成为怀旧娱乐爱好者的理想伴侣,您可以随时随地重温经典娱乐内容的魅力。
独特亮点
- 坚固耐用:采用6061铝材质机壳,经精细加工并阳极氧化处理。
- 强大性能:拥有自定义AIO主板,内置电池管理系统,可提供长达4小时的使用时间。
- 直观控制:配备双控制器板,可编程范围的摇杆,树脂制成的按键,带来舒适的触感。
- 智能功能:显示精确的电池状态、充电指示,以及亮度和音量调节。
- 安全可靠:支持安全软硬件关机,防止数据丢失。
构建您的Retro Lite CM4
要构建自己的Retro Lite CM4,您将需要遵循即将发布的详细指南,并准备一系列特定的代码和硬件。代码已简化为易于阅读的头文件,包括用于ATtiny84监控脚本、WM8960音频放大器和OSD功能的代码。除此之外,还计划提供一个一键安装脚本,以确保在其他系统上的兼容性。
结论
Retro Lite CM4不仅是一个创新的硬件项目,也是对经典的致敬。其先进的技术和人性化的设计使它在众多掌上娱乐设备中脱颖而出。无论您是技术爱好者,还是寻找一款独特娱乐体验的用户,都不应错过这个机会,亲自打造出属于自己的复古未来风格娱乐设备。现在就加入我们,一起探索这个激动人心的项目吧!
有关更多信息,请查看项目的GitHub页面和构建日志链接: GitHub 项目主页 Retro Lite CM4 更详细的构建日志
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00