Linux 最新资讯 20260505——Manjaro 26.1 预览版发布;CachyOS切换Python至尾调用解释器,性能提升5~15%;Qt 发布 QML Profiler Skill
Manjaro 26.1 预览版发布，可选 GNOME 50、KDE Plasma 6.6 和 Xfce 4.20 基于 Arch Linux 的 Manjaro 26.1 预览版现已开放测试,这是自今年1月以来的首个新版本。在此前版本发布后的几个月里，GNOME 50 已正式推出，带来了大量改进。同时，KDE Plasma 6.6 也已可用，提供了所有最新的 KDE 创新功能。如果 GNOME 50 或 KDE Plasma 6.6 不符合你的喜好，Xfce 4.20 也已作为第三个官方桌面选项提供。 Manjaro 26.1 预览版基于新的 Linux 7.0 稳定内核，同时也提供了 Linux 6.18 LTS，甚至还有 Linux 6.12 LTS。 有兴趣体验今天发布的 Manjaro 26.1 预览版的用户，可通过 Manjaro 论坛（https://forum.manjaro.org/） 查找下载链接和更多信息。 CachyOS切换Python至尾调用解释器，性能提升5~15% 本周末，CachyOS 推送了一项新的 Python 更新，转而使用 Python 3.14 的新尾调用解释器。当配合 GCC 16 等兼容编译器构建时，根据具体工作负载，可将 Python 性能提升 5～15%。 去年引入尾调用解释器的原始 CPython 拉取请求 详细说明了所有细节，以及这一新解释器带来的非常显著的性能优势。该新解释器作为 Python 3.14 的一个可选项首次亮相。 CachyOS 在 X 上指出，升级到新的 Python 包后，5～15% 是性能提升的基准数值。CachyOS 用户无需任何额外操作，只需升级到最新软件包即可。 AlmaLinux 10.2 Beta 发布，支持传统32位软件 AlmaLinux 10.2 Beta 今日发布，这是即将推出的下一个 AlmaLinux 10 版本，源自上游 Red Hat Enterprise Linux 10.2 的代码状态。此外，该 AlmaLinux 版本继续加入更多自身的改动。 AlmaLinux 10.2 版本最引人注目的变化是带来了 i686 用户空间软件包支持。即便上游 RHEL 10 不支持这些 32 位软件包，AlmaLinux 仍提供这些 32 位软件包，以帮助那些需要在 x86_64 主机上运行 32 位遗留软件的用户。这一新支持仅涉及 i686 用户空间软件包，不附带任何 i686 ISO 映像或其他内容，因为那已不再是受支持的配置。 AlmaLinux 10.2 Beta 添加了 Python 3.14、PostgreSQL、Ruby 4.0、PHP 8.4 等新软件包。同时，AlmaLinux 10.2 Beta 还修补了近期曝出的 Copy Fail 漏洞。 关于 AlmaLinux 10.2 Beta 版本的下载及更多详情，请参见今天在 AlmaLinux.org 上发布的公告。 Omarchy 3.7 Linux发行版革新游戏支持，新增统一CLI Omarchy 是一款基于 Arch Linux、采用 Hyprland 合成器并由 David Heinemeier Hansson（DHH）领导的桌面发行版，现已发布重大系统更新。 今天上线的 Omarchy 3.7 彻底改进了 Linux 游戏支持：新增了精简版 Steam 安装器、预配置的 RetroArch、更完善的控制器处理，以及加强了与 Lutris、Heroic 和 Moonlight GameStream 客户端等工具的集成。Omarchy 还新增了一个 Xbox 云游戏网页应用选项，并带来多项其他增强。 Omarchy 3.7 的另一重大变化是引入了一个统一的 omarchy 命令，以替代原有分散的 omarchy-* 命令，从而提供更好的体验。借助 Tab 补全等功能，Omarchy 命令中心的新 omarchy 命令让分析问题、安装软件、截图和其他辅助操作变得更加轻松。 Omarchy 3.7 还内置了屏幕任意区域的文本提取功能，通过屏幕截图并经由 Tesseract 光学字符识别引擎处理。cliamp 文本模式音乐播放器现也默认预装，为 Panther Lake 系统默认启用 Intel FRED，更好地支持 ASUS ExpertBook Panther Lake 笔记本，以及其他改进。 有关 Omarchy 3.7 Linux 发行版的下载和更多详情，请访问 GitHub。 Qt最新AI推动让AI代理处理Performance Profiling Qt Group 今日发布了面向智能体开发的 QML Profiler Skill。这一全新 "Skill" 可将代码性能分析任务委托给 AI 智能体，用于 2D Qt Quick 应用程序。 借助这一新发布的 Skill，AI 智能体可对 2D Qt Quick 应用的渲染、逻辑和内存问题进行性能分析。对于 "UI 卡顿" 或 "掉帧" 等反馈，AI 智能体可利用该 Skill 进行性能分析，并生成包含性能瓶颈的有效报告。目前仅支持 2D Qt Quick 应用。 该 Skill 已在 GitHub Copilot、Claude Desktop 和 Claude Code CLI 上完成测试。在 Claude Sonnet 4.6、GPT 5.4 和 Gemini 3.1 Pro 上表现最佳。 感兴趣的用户可通过 Qt.io 博客了解更多信息。代码以 BSD-3-Clause 或 Qt 商业许可协议开源，托管于全新的 GitHub Agent-Skills 仓库。 NVIDIA 将创建新工具为 GCC 生成 AutoFDO 配置 NVIDIA 编译器工程师正在开发一个独立工具，计划将其合入 GNU 编译器套件（GCC）代码库，用于生成 AutoFDO 配置文件，供 GCC 使用，从而更好地利用自动反馈导向优化（FDO），以提升性能。 由于 Google 现有的 AutoFDO 工具并非为 GCC 设计，而是针对 LLVM/Clang 定制，NVIDIA 工程师正在积极推进为 GCC 开发 AutoFDO 配置文件的生成工具。该工具将专门适配 GCC，力求轻量且内存高效，并能够良好地生成 AutoFDO 配置文件。 自动反馈导向优化在编译器启用后能带来显著的性能收益，但它依赖于对正在构建的程序进行采样配置文件，从而让编译器做出更准确的优化判断。NVIDIA 提出的这一工具将帮助开发者生成这些 AutoFDO 配置文件，供 GCC 在二次构建时使用，以利用该配置文件数据。该工具将专门适配 GCC，力求轻量且内存高效，并与 GNU 工具链配合良好地生成 AutoFDO 配置文件。 Google 在 Android 等平台上使用了 AutoFDO，并曾 展示过非常显著的收益，但关键在于收集必要的采样配置文件： NVIDIA 工程师 Kugan Vivekanandarajah 已向 GCC 邮件列表发送了关于该提案的征求意见。详见 此 GCC 邮件列表线程。很高兴看到 NVIDIA 主动进行这次开源贡献，以解决当前 GCC 在 AutoFDO 支持方面相对于 LLVM/Clang 存在的优化短板。
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