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Source channel @lambdaexpression · Post #206 · 4月20日

前段时间一直被MajdataPlay的外键输入问题困扰:有玩家反映majplay会无征兆地出现拖判和吃音,但是内屏一切正常 因为我是第一次接触游戏开发,IO这方面也完全没经验 一开始我和bb本怀疑是线程调度的问题,即:IO线程时间片被其他线程挤占了,导致IO线程无法及时处理HID设备回报。为了验证这个猜想,我们尝试提高了IO线程的优先级,照旧 接下来我怀疑是我那套框架有问题:majplay是根据上一帧与这一帧的按键状态判断按键是不是"click"。为此我重写了这部分的实现,改进了IO线程与主线程之间的交互,问题照旧....... 到这里我已经怀疑这不是majplay的锅:IO线程没有任何异常,IO线程与主线程的交互没有问题,Note判定逻辑也没有问题,那就是设备确实没有回报给majplay或者设备发过来的回报中按键确实没有按下,但是大佬说hdd没有这种问题.....(人已经快崩溃了,这完全看不透也摸不着,因为我用单片机模拟玩家打高速纵连是完全没有问题的,我在家里用手台测试也没有问题) 到最后,bb本灵光一闪,说有没有可能是led刷新率过高,把按键控制板干爆炸了?我们让大佬把led刷新间隔从16ms改成100ms,吃音问题瞬间没有了,无语了 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 adx是一个控制板同时管理按键和led,为什么我没有遇到吃音问题呢,因为我的手台不是adx的... #dev

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Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 2025/09/11 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin