红帽高级开发者Bastien Nocera在一篇博文中表示,公司正进一步整合/收缩其在桌面Linux上的开发工作。
这篇博文题为《新的责任》,其中提到红帽在今年6月就决定不再为RHEL打包LibreOffice。之后红帽公司解雇了Fedora项目负责人Ben Cotton。Nocera本人倒是没有被解雇,只是“被调到另一团队,负责处理红帽优先项目清单中的任务。”
Nocera还提供一条指向6月底一封电子邮件的链接,其中列出\他被迫停止开发的多个Fedora软件包。他表示自己只能把十分之一的工作时间分配给这些项目,并描述了目前已经被基本遗弃的开发方向:
我的管理链已经决定停止关于桌面蓝牙、多媒体应用程序(即totem、rhythmbox 和 sound-juicer)以及libfprint/fprintd的全部上下游工作。
在LibreOffice发布之初,红帽的Matthias Clasen曾表示该公司正集中精力构建工作站软件栈的其余部分:
我们正在调整RHEL for Workstations的工程优先级,重点关注Wayland协议中的空缺、构建HDR支持、开发颜色敏感任务所需的内容,外加工作站用户需要的多项其他改进。
这些确实都是目前桌面Linux的重大弱项。虽然对Wayland和Linux图形现代化的研发投资值得肯定,但此举的另一方面也就是对传统X11显示栈的进一步打击……我甚至怀疑,X.org服务器可能在红帽管理层眼中已然沦为“遗留”资产。
红帽目前在桌面领域的主要赚钱工具是Red Hat Enterprise Linux for Workstations,它专注于“高性能和图形密集型工作负载,例如动画、视觉效果(VFX)、计算机辅助设计/计算机辅助工程(CAD/CAE)以及科学研究。”
此类工作站的用户很可能还有另一台辅助计算机,例如Mac笔记本电脑等,用于执行电子邮件、Zoom、Teams或者Meet通话等相对简单的日常生产力工作。也就是说,他们的蓝牙耳机(例如Nocera在工作中使用的SteelSeries)需要接入的是这些设备,而并非RHEL/W机。
即使如此,此番调整对于GNOME项目来说也是一记沉重打击。根据GNOME维基条目中公布的信息,Nocera是该项目的核心开发人员。
其他Linux发行版之前就感受到了与GNOME项目难以合作,因此Linux Mint最近开始转向其他蓝牙工具。千万别以为这是什么新问题,Ubuntu创始人Mark Shuttleworth早在2011年就曾对此事发过牢骚。
另外值得一提的是,各Linux桌面之间存在大量重叠,几乎每个项目都有自己的一套工具来执行相同任务。正如我们最近在即将发布的GNOME 45项目公告中看到的那样,GNOME维护着图像查看器、媒体播放器、两个终端模拟器、两个文本编辑器等。而几乎所有这一切,在KDE、ElementaryOS Pantheon以及Xfce等中都能找到替代方案。
在多数情况下,某些独立项目已经在市场上明确占据了主导地位,例如Firefox和Chrome就全面取代了GNOME Web及KDE提供的三种网络浏览器,VLC则力压其他一切桌面媒体播放器。Linux Mint的XApps计划就对重复性工具做出了广受欢迎的比较,应该有更多发行版加入进来。此外,其中很多应用程序实际是各种底层框架的前端。例如,GNOME的蓝牙工具就依赖于底层的BlueZ技术栈。
技术大厂们很早就意识到,在桌面Linux身上几乎赚不到什么钱,因此这块市场才被留给了免费发行版和非营利组织——也可能正因如此,各参与方的开发工作间才存在大量重复。所以加强成果整合可能并不是坏事。
好文章,需要你的鼓励
在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”上,一场以“AIGC创作新范式——双脑智能时代:心智驱动的生产力变革”为主题的分论坛,成为现场最具张力的对话空间。
人民大学团队开发了Search-o1框架,让AI在推理时能像侦探一样边查资料边思考。系统通过检测不确定性词汇自动触发搜索,并用知识精炼模块从海量资料中提取关键信息无缝融入推理过程。在博士级科学问题测试中,该系统整体准确率达63.6%,在物理和生物领域甚至超越人类专家水平,为AI推理能力带来突破性提升。
Linux Mint团队计划加快发布周期,在未来几个月推出两个新版本。LMDE 7代号"Gigi"基于Debian 13开发,将包含libAdapta库以支持Gtk4应用的主题功能。新版本将停止提供32位版本支持。同时Cinnamon桌面的Wayland支持持续改进,在菜单、状态小程序和键盘输入处理方面表现更佳,有望成为完整支持Wayland的重要桌面环境之一。
Anthropic研究团队开发的REINFORCE++算法通过采用全局优势标准化解决了AI训练中的"过度拟合"问题。该算法摒弃了传统PPO方法中昂贵的价值网络组件,用统一评价标准替代针对单个问题的局部基准,有效避免了"奖励破解"现象。实验显示,REINFORCE++在处理新问题时表现更稳定,特别是在长文本推理和工具集成场景中展现出优异的泛化能力,为开发更实用可靠的AI系统提供了新思路。