Better xCloud项目v6.4.6版本发布:增强远程游戏体验与捷克语支持
Better xCloud是一个专注于提升微软xCloud云游戏体验的开源项目,通过用户脚本的方式为玩家提供更优质的游戏体验。该项目主要针对Android平台,通过优化触控操作、改善网络连接等方式,让玩家在移动设备上也能获得接近主机品质的游戏体验。
本次发布的v6.4.6版本带来了几项重要改进,特别是针对远程游戏连接稳定性的修复和新增的捷克语本地化支持。以下是对本次更新的技术分析:
远程游戏连接稳定性修复
开发团队修复了在某些情况下无法连接到游戏主机的问题。这类问题通常出现在网络环境复杂或NAT类型限制的情况下。通过优化连接握手协议和错误处理机制,新版本显著提升了远程游戏连接的可靠性。
新增捷克语本地化
项目国际化进程持续推进,本次更新加入了由社区贡献者Martincz05提供的捷克语翻译。本地化工作对于提升非英语用户的使用体验至关重要,使更多地区的玩家能够无障碍地使用Better xCloud的各项功能。
新增Balatro游戏专用触控布局
针对热门游戏Balatro,开发团队设计了专门的触控操作方案。这种定制化的触控布局充分考虑到了游戏的特有操作需求,通过优化按钮位置和大小,使触屏操作更加精准和舒适。这种针对特定游戏的优化是Better xCloud项目的特色之一,能够显著提升移动设备上的游戏体验。
项目现状与建议
虽然Kiwi浏览器已停止维护,但开发团队推荐用户转向Edge浏览器Android版继续使用Better xCloud。这一建议基于Edge浏览器对Web技术的良好支持和持续更新,能够为xCloud提供更稳定的运行环境。
对于想要支持项目发展的用户,可以通过捐赠或为项目加星的方式给予支持。社区贡献是开源项目持续发展的重要动力,无论是代码贡献、问题反馈还是翻译工作,都能帮助项目不断进步。
Better xCloud项目通过持续优化云游戏体验,为移动游戏玩家提供了更多可能性。从网络连接到操作体验,再到多语言支持,每一个细节的改进都体现了开发团队对提升用户体验的执着追求。
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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
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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