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Midjourney 上周的一些更新

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Midjourney 上周的一些更新

  • 推出了一个新的模式 Turbo 模式,这个模式的生成速度会比fast模式快 2-4 倍,但是会占用两倍的 fast 模式时间。
  • Midjourney新推出了一个付费等级,一个月120美元,区别就是fast模式时间长了一些,同时Turbo 模式消耗的 fast 时间不会变。
  • 另一个更新是推出了–weird命令。这个命令可以让你的图片更加的前卫和怪异,数值越大越离谱,支持从0-3000,可以尝试和–stylize命令一起使用效果会更好,如果要和–stylize搭配使用的话建议两个的值使用相同的。下面是我的一些测试,第一张没有加任何命令,第二张–weird 250,第三张–weird 250和–stylize 250,第四张–weird 1000

ZEPH是什么?如何挖掘和交易

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Zephyr 代表了数字货币的演变,将安全性、隐私性和去中心化与其核心创新——Zephyr 协议相结合。

Zephyr 协议的核心是一个超额抵押、加密支持的算法稳定币系统,这一概念通过创新的 Djed 协议得以完善。Djed 的根源可以追溯到 AgeUSD 协议,该协议是 Ergo 基金会、Emurgo(卡尔达诺生态系统)和 IOHK 联合创建的。

Zephyr 弥合了隐私和稳定性之间的差距,利用 Djed 协议经过验证的机制,同时封装了 Monero 固有的强大隐私功能。这种独特的组合催生了世界上第一个保证隐私的超额抵押稳定币——这是数字货币发展的重大飞跃。

ZEPH Links

Website  www.zephyrprotocol.com
Explorer  explorer.zephyrprotocol.com
Forum  bitcointalk.org
Chat  Discord
Twitter  @zephyr_org

ZEPHYR协议

Zephyr 协议是最小 Djed 实现与 Monero 隐私功能相结合的混合体。要了解其工作原理,了解该协议的主要特性和功能非常重要:

超额抵押

Zephyr 协议的一个基石是其超额抵押功能,这增强了稳定币的稳定性。超额抵押意味着系统持有的抵押品储备多于流通中稳定币的总价值。

这种超额抵押确保始终有足够的储备来满足稳定币的流通供应。

这种机制减轻了“银行挤兑”的风险,即大量用户同时提取资金,可能会破坏系统的稳定。

通过将算法机制与超额抵押相结合,Zephyr 协议可确保其稳定币的稳健运行,同时保持其所构建的门罗币代码库固有的高度隐私和安全性。


久经考验

在 Zephyr 协议推出之前,AgeUSD 协议的原理已在 SigmaUSD 和 Djed 中成功实施,两者都证明了这种独特的稳定币方法的有效性。

尽管标的抵押资产的价格波动,但 SigmaUSD 和 Djed 都已建立了保持稳定价值的记录。他们展示了 AgeUSD 模型在不同区块链生态系统中的优势,这为 Zephyr 采用相同原则提供了可信度。

Zephyr 协议以 SigmaUSD 和 Djed 的可靠实施为基础,旨在通过集成 Monero 的隐私功能,将这些经过验证的策略提升到一个新的水平。这种混合方法代表了稳定币市场的开创性一步,将稳定性和隐私性融合在一个去中心化的平台中。

ChatGPT 与Google Bard:2023 年哪个更好?

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ChatGPT 与谷歌:要点

  • ChatGPT 是 OpenAI 的最新创新,OpenAI 是一家总部位于旧金山的研究公司,深入研究人工智能及其现实生活应用。
  • ChatGPT 获得了前所未有的关注。它在今年 11 月发布后的一周内就突破了 100 万用户。
  • 它接受文本提示并对查询生成类似人类的响应。
  • ChatGPT 的用途与谷歌相似,但两个平台本质上是不同的。
  • ChatGPT 是一种人工智能机器人,擅长自然语言处理和类人响应。相反,谷歌是一个搜索引擎,可以从数十亿网页中获取与查询相关的信息。

什么是聊天 GPT?

早在 2021 年,Open AI 的首席执行官 Sam Altman 就说:“在OpenAI 工作的每一天都让我想起社会经济变化的规模,这些变化的发生速度将比大多数人想象的要快。能够思考和学习的软件将越来越多地完成人们今天所做的工作。”

他警告了一场技术海啸,这就是——ChatGPT。

ChatGPT 是一款基于 AI 的聊天机器人,经过最新的 GPT 3.5 模型或生成预训练 Transformer – OpenAI 的生成文本人工智能模型的训练。简而言之,ChatGPT 利用深度 NLP 和机器学习技术来提供类似人类的响应。

ChatGPT

ChatGPT 的灵活性在于其基于对话的交互。只需向 ChatGPT提供任何文本提示,它就会立即为查询生成类似人类的答案。顺便说一句,自去年 11 月起免费向公众开放的新 AI Chatbot 几乎可以回答用户提出的任何问题。此外,它还可以生成代码片段,撰写诗歌、剧本、故事,甚至科学论文。

ChatGPT 与谷歌——他们如何相互比较?

从表面上看,ChatGPT 和谷歌似乎服务于相同的目的——回答用户的查询——但两者都有不同的方法。ChatGPT 遵循基于对话的类人交互的激进过程。相比之下,谷歌遵循传统路线——接受查询,将其与数十亿网页进行比较,并呈现最相关的结果。那么为什么 ChatGPT 被预测为谷歌杀手呢?让我们找到答案。

1. ChatGPT 与 Google 相比的优势和局限性

由于 ChatGPT 是所有破坏者,让我们先来看看 ChatGPT 的功能和优势;

优点

ChatGPT 在界面上列出了它的功能和限制,这很容易理解要点,但我们会详细介绍。

ChatGPT 的主要吸引力在于其类似人类的响应。这就像与真正的专家交谈。

举个例子:‘用简单的术语解释热力学第二定律’。

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来自科学背景,我可以说答案简洁而有条理。

ChatGPT 的另一个优势是响应的精确性

ChatGPT 以最简洁的方式回复提示。你会用尽可能少的语言得到答案。

例如,当我询问在家准备鸡块的步骤时,这是我收到的回复;

ChatGPT 提供从头到尾的步骤,毫不费力。ChatGPT 提供的信息的浓缩性质特别吸引人。

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代码调试也是ChatGPT的一个让人难以忽视的亮点

我的意思是搜索代码片段是一回事,但编写实际代码完全是另一回事。这是令人敬畏的,当然超过了谷歌。

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下面以代码调试为例。我要求 ChatGPT 更正一段在 python 上添加两个数字的代码。

这是回应;

ChatGPT 不仅更正了代码,还解释了错误。巧妙,至少可以说。谷歌没有这样的能力。

ChatGPT 可以兼作虚拟助手

您可以要求它起草一份合同、写一首诗、编制一份旅行行程单并提供礼物创意。Google 不是这样工作的,因此 ChatGPT 在这方面也有优势。

ChatGPT 可以根据文本提示的细微变化调整响应

ChatGPT 擅长理解上下文并调整其响应。您可以调整问题以获得不同的答复。

限制 

ChatGPT 很直观,但它有局限性,有些会产生更严重的影响。让我们来看看它们;

ChatGPT 的一个主要缺点是它受数据限制

ChatGPT 几乎什么都不知道。它是在仅限于 2021 年的数据模型上训练的。这意味着 ChatGPT 不知道 2022 年密谋了什么。

ChatGPT 存在严重的准确性问题。

这意味着不能假设它提供的信息是准确的。这些限制的影响是深远的;因此,我在本文后面专门用了一整节来讨论这个问题。

ChatGPT 无法上网

ChatGPT 无法将一条信息与另一条更完整或最新的信息进行比较,因为它无法访问Internet。因此,ChatGPT 知识有限。它只能访问在训练过程中输入的内容。

ChatGPT 有时在提供的回复中缺乏变化

假设您对响应不满意并想要不同的答复,或者您稍微调整查询以寻求不同的答案。然而,恰好 ChatGPT 给出了相同的答案——没有新信息。

ChatGPT 不会永远免费吗?

ChatGPT 目前免费提供,但 Open AI 迟早会将其货币化。毕竟,需要大量资源才能为文本提示生成答案。当 Elon Musk 询问此事时,OpenAI 的 CEO Altman 回答说,每个提示的成本约为一美分。

2. Google 与 ChatGPT 相比的优势和局限性

谷歌在搜索引擎的早期是一场革命,这就是它发展成为互联网领域权威的原因。让我们探讨一下 Google 的优势和局限性,并将它们与 ChatGPT 进行比较

优点

Google 拥有一个包含所有最新信息的庞大数据库。

Google 在其数据库中索引了超过 1000 亿个网页。有了如此庞大的数据库,谷歌可以在几秒钟内提供最相关的结果。ChatGPT 并非如此。它提供了精确的答案,但受其知识的限制。

Google 为您提供多种途径来寻找最合适的答案

在大多数情况下,谷歌不会以“是”或“否”来回答你。相反,它关注相关性并提供它认为与搜索查询最相关的结果。用户有多种途径来查找、比较和验证信息。

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谷歌能够提供实时信息

与 ChatGPT 不同,Google 可以提供实时信息。您可以搜索火车和航班时刻表、延误、最快路线、实时交通状况等。

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谷歌尤其擅长提供个性化结果

Google 可以根据您过去的选择、位置、偏好等为您提供结果。您可以向 Google 询问礼品创意,它会为您提供详细信息以及用户评论、购买特定产品的最佳网站、最近的有售商品的商店,以及根据您的选择提供的多项其他建议。简而言之,ChatGPT 仍然无法比拟的更全面的答案。

谷歌是免费的

Google 的主要收入来源是广告。但是没有订阅模式可以使用它的服务。您无需支付一分钱即可从Google提取信息。ChatGPT 并非如此——它现在是免费的,但将来不会。

限制

Google 是一个搜索引擎,不具备与 ChatGPT 相同的语言处理能力

正如我之前告诉您的那样,ChatGPT 的主要吸引力在于它的人性化交互。谷歌不会给你一个单一的答案;相反,它会为您呈现不同的结果,并留给用户去寻找最准确的答案。相比之下,ChatGPT 以类似人类的语言为您的问题提供全面而清晰的回答。

谷歌不充当人工智能驱动的虚拟助手

您不能指示 Google 起草故事。当然,它可以告诉你写一个好故事的步骤,以及让它引人入胜和吸引人所需的所有元素,但你必须自己动手。在 ChatGPT 中,一些文本就足以获得一个有效的故事。

3. 聊天 GPT 与谷歌:工作

辨别 ChatGPT 和 Google 之间差异的一种有用方法是了解他们的工作。他们固有的工作方式最终也将在决定哪个平台获胜方面发挥重要作用。

ChatGPT 如何运作?

Chat GPT 利用 GPT 3.5 模块。这些模块是根据来自互联网的大量数据进行训练的。Azure AI 超级计算机用于培训。此外,OpenAI 还采用了一种利用人类反馈的独特强化学习技术。这意味着除了大数据集之外,人类培训师也为 ChatGPT 的培训做出了贡献。ChatGPT 系统旨在生成符合上下文的响应。此外,人工智能机器人明确关注易用性;因此,它会立即回答、承认错误并拒绝不当查询。

谷歌如何运作?

Google 是一个搜索引擎,与 ChatGPT 截然不同。它扫描互联网寻找 URL——这个过程被称为爬行。接下来,它会索引数据库中的数据,以便在被要求时获取。最后,它根据搜索查询提供最相关的信息。谷歌根据基于特定关键字的内容相关性对网站进行排名。当用户输入查询时,Google 会将其与数十亿个网页进行匹配,并根据内容的相关性按连续顺序提供结果。

赢家——这里没有赢家,ChatGPT 和谷歌都旨在解决用户的查询,但有不同的方法。

4. 聊天 GPT 与谷歌——可用性

ChatGPT 的整个前提是基于易用性,这反映在其功能上。一个简单的文本提示将返回一个清晰而全面的答案。如果我们以编写或调试代码为例,ChatGPT 可以相对轻松地完成。此外,它还解释了进一步清除代码的过程。另一方面,谷歌只是获取结果。用户可以访问排名网页并搜索他们正在寻找的内容。谷歌确实有一个直接回答问题的问题片段;它不如 ChatGPT 的响应全面。

获胜者– ChatGPT 的易用性令人印象深刻。如果它在未来获得访问互联网的能力,它将开启一个在线搜索的新时代。

5. 聊天 GPT 与谷歌——准确性

我在 Chat GPT 中输入了这个提示,“哪个更准确——ChatGPT 或 Google”,并得到了一个相当平衡的响应,权衡了两个平台的功能和局限性。

也就是说,ChatGPT 的准确性自最初发布以来一直处于安全状态。社交媒体上充斥着 ChatGPT 给出错误响应的屏幕截图。ChatGPT 可以准确回答简单的问题,但如果您对问题进行不同寻常的扭曲,它就会变得不稳定。在某些情况下,ChatGPT 会错误地完全自信地回答问题。

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有趣的是,ChatGPT 承认它有时会提供不准确的答案。虽然这看起来像是一个小故障,但它具有巨大的影响。如果您怀疑 ChatGPT 的准确性,您必须从其他地方验证信息,这将是一项艰巨的任务。

另一方面,谷歌为单个查询提供多个结果,并让用户选择相关信息。但是,Google 使用复杂的算法对网页进行索引和排名,以提供准确且相关的结果。

获胜者  ——在准确性方面,Google 远远优于 ChatGPT。

Google vs Chat GPT:最终裁决

Chat GPT 无疑是“聪明的”,但在这一点上说它像谷歌一样聪明有点夸张。我认为 ChatGPT 提供的响应准确性有问题是它最大的缺点。这意味着用户有责任验证信息,这消除了人们归因于 ChatGPT 的轻松。例如,我询问了 SNAP 计划的资格标准,它回复了一个完全虚构的回答。

当然,它可以为复杂的问题提供简洁明了的答案,但它的局限性无法承受用户在每种情况下的期望。例如,兴趣和行为的概念对于 ChatGPT 来说是陌生的,而 Google 却非常强调它。

同样,基于位置的搜索和建议对于 ChatGPT 来说仍然是难以捉摸的(向 ChatGPT 询问该地区的好餐馆)。然而,谷歌可以根据你的位置、过去的偏好等获取数百个结果,以及评论、距离、方向等附加信息。

此外,您无法使用 ChatGPT 提取实时信息。询问航班时刻表,ChatGPT 没用,因为它不能上网。另一方面,谷歌将显示相关信息,精确到分钟。

也就是说,ChatGPT 处于起步阶段,而谷歌已经统治了 20 多年。因此,ChatGPT 可以改进和适应该领域。我认为 ChatGPT 不会很快取代 Google。然而,它表明有一种替代广告缠身的基于文本的搜索。谷歌也感受到了压力,如果它不发展,ChatGPT 可能会在未来对大 G 的霸权构成真正的威胁。

常见问题

ChatGPT 比谷歌好吗?

ChatGPT 和谷歌都是准确的。但 ChatGPT 的数据可能比谷歌的更准确,因为它的人工智能比谷歌更了解细微差别。ChatGPT 的这一特性有助于它回答那些谷歌可能无法正确回答的问题。

ChatGPT 能否取代谷歌?

ChatGPT 迅速成名,成为世纪话题。有些人认为它可以轻松取代谷歌,这根本不可能,因为谷歌也在开发其聊天机器人,可以与 OpenAI 竞争。

我可以结合使用 ChatGPT 和 Google 吗?

是的,您可以同时使用 ChatGPT 和 Google。您需要做的就是下载适用于 Google Chrome 扩展程序的 ChatGPT,一旦您在 Google 上搜索任何内容,它就会在 Google 搜索结果页面上向您显示 ChatGPT 的结果。

ChatGPT 如何影响 SEO?

ChatGPT 有很多用于 SEO 的用例。您可以进行关键字研究,找出针对搜索引擎优化页面的想法,为您的博客文章创建大纲,为您的网站进行页面搜索引擎优化审核,等等。

ChatGPT plus 的费用是多少?

ChatGPT Plus 订阅费用为每月 20 美元。通过此订阅,即使在高峰时段,您也将获得更快的响应、访问新功能等。

Linux 6.1.19 LTS 和 6.2.6 发布,带有 AMD 系统卡顿解决方法

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继昨晚的Linux 6.2-rc2 版本为某些 AMD Ryzen 系统上的系统卡顿带来了解决方法之后,该解决方法很快被反向移植到 Linux 6.1 LTS 和 6.2 稳定系列,并在周一早上发布到新版本中。

随着今天早上的Linux 6.1.19Linux 6.2.6版本的发布,只有几个补丁,其中最显着的变化是 AMD Ryzen 系统卡顿的后向端口。

正如周日文章和上个月提出 Linux 问题时所解释的那样,自 Linux 6.1 以来,有报道称某些 AMD Ryzen 系统在使用过时的 fTPM 固件时出现“系统卡顿”。这是 Windows 上的一个已知问题去年,但从 6.1 开始默认使用 AMD ftPM 的硬件随机数生成器 (HWRNG) 后才成为 Linux 上的问题。AMD 去年发布了更新固件以避免该问题,但并非所有 Ryzen 系统/主板都收到了更新固件,或者在某些情况下用户还没有应用更新。

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Linux 6.3-rc2 以及现在的 6.1 和 6.2 系列中的解决方法是在已知会出现此问题的已知 fTPM 版本上简单地禁用硬件随机数生成器。

因此,如果您在 Linux 6.1+ 上遇到间歇性系统卡顿问题,如果您没有其他可用的系统固件更新,请继续更新到最新版本以解决此变通办法。

AMD 致力于为 Xen 虚拟化提供 VirtIO GPU 和直通 GPU 支持

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AMD 正在努力为带有 Radeon 显卡的 Xen 虚拟化管理程序启用 VirtIO GPU 和直通 GPU 支持。

除了他们最近在 QEMU+KVM的 VirtIO 本机上下文支持方面的工作外,事实证明他们也在努力增强使用 Xen 时的 Radeon 图形支持/性能。

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AMD 展示了对 Xen 的 GPU 直通支持。此处演示的 GPU 是 Navi 2x Radeon PRO W6400。

周日,AMD 的黄锐发布了一组内核补丁,致力于围绕 AMD Radeon 图形支持改进 Xen 内核支持。

“目前,我们正在努力在 Xen 上添加 VirtIO GPU 和 Passthrough GPU 支持。我们希望在 domU 上使用 HVM,在 dom0 上使用 PVH。x86 PVH dom0 支持需要在我们的 APU 平台上进行一些修改。这些功能需要多个软件组件支持包括内核、xen、qemu、mesa 和 virglrenderer。”

对于那些使用 Xen 管理程序并有兴趣看到改进的 Radeon GPU 支持的用户,请参阅此补丁系列以了解有关 Linux 内核和相关软件组件的初步改进的更多详细信息。除了“请求评论”内核补丁之外,还有 Git 分支以及此 PCIe GPU 直通和 VirtIO GPU 集成所需的当前 Xen、QEMU、Mesa 和 Virglrenderer 补丁。

VP9 的实验性 RADV Vulkan 视频解码

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David Airlie 已经成功地获得了一些早期代码,用于使用 Mesa RADV 驱动程序使用 Vulkan 处理 VP9 视频解码。这个早期的 Vulkan Video VP9 支持还附带一个支持这个实验性 Mesa 扩展的 FFmpeg 分支。

由于官方 Vulkan Video VP9 扩展直到今年晚些时候才出现,Collabora 的 Daniel Almeida 起草了用于 VP9 解码的 Mesa 供应商扩展,而 Red Hat 的 David Airlie 则制定了 RADV 驱动程序代码以及 FFmpeg 端。这是继最近几个月 Airlie 对 RADV 和英特尔 ANV 驱动程序处理的 其他Vulkan Video工作的漫长探索之后。

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截至今天,他的radv-vulkan-video-decode-mesa-vp9分支已经获得了至少两个测试视频来使用驱动程序和他的分支 FFmpeg 代码。

微软将 ChatGPT 的 AI 融入更多开发工具

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微软将 ChatGPT 的 AI 融入到更多具有新功能的开发工具中

ChatGPT 的底层技术最近被集成到微软公司的 Power Platform 中,使客户能够创建几乎不需要编码的应用程序。这是该公司最近在其产品中部署人工智能。

从 Alphabet Inc. 到 Baidu Inc.,生成式 AI 正在加速融入大型科技公司的产品中,这种技术因其能够像人类一样生成文本回复查询的能力而备受瞩目。

据微软称,Power Virtual Agent、AI Builder 和其他商业智能和应用程序开发工具已更新为具有新功能。

为了提供每周报告和客户查询的摘要,Power Virtual Agent(一种用于企业创建聊天机器人的解决方案)现在可以链接到内部企业资源。

此外,微软还基于该技术更新了其业务管理平台Dynamics 365,并将生成人工智能能力引入AI Builder,使企业能够实现工作流程自动化。

微软工具的最新版本 Dynamics 365 Copilot 由各种用于销售、客户支持和营销的应用程序组成,结合了 AI 来自动化多个流程,包括数据收集和分析以及电子邮件活动的创建等。

微软周一还宣布,其首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 将于 3 月 16 日就“用人工智能重塑生产力”展开讨论。

除了著名的 Windows 操作系统和搜索引擎 Bing,该公司尚未披露其 Office 生产力套件(包括 Word 和 Excel)的 AI 改进。

Linux 6.4 在更多华硕 Z590 主板上启用传感器监控

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主板电压、风扇速度和温度监控将在 Linux 6.4 中增加对 ASUS PRIME Z590-A、ASUS PRIME Z590-P 和 ASUS Z590M-PLUS 主板的支持。这些模型现在被 Linux 内核中的 Linux Nuvoton nct6775 超级 I/O 驱动程序识别。

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这些新增功能补充了此 Linux 硬件监控 (HWMON) 驱动程序支持的各种其他 ASUS 主板。hwmon-next 支持的主板列表现已支持 PRO H410T、ProArt B550-CREATOR、ProArt X570-CREATOR WIFI、ProArt Z490-CREATOR 10G、Pro B550M-C、Pro WS X570-ACE、PRIME B360-PLUS , PRIME B460-PLUS, PRIME B550-PLUS, PRIME B550M-A, PRIME B550M-A (WI-FI), PRIME H410M-R, PRIME X570-P, PRIME X570-PRO, ROG CROSSHAIR VIII DARK HERO, ROG CROSSHAIR VIII EXTREME、ROG CROSSHAIR VIII FORMULA、ROG CROSSHAIR VIII HERO、ROG CROSSHAIR VIII HERO (WI-FI)、ROG CROSSHAIR VIII IMPACT、ROG STRIX B550-A GAMING、ROG STRIX B550-E GAMING、ROG STRIX B550-F GAMING、ROG STRIX B550-F GAMING (WI-FI), ROG STRIX B550-F GAMING WIFI II, ROG STRIX B550-I GAMING, ROG STRIX B550-XE GAMING (WI-FI), ROG STRIX X570-E GAMING,

这个补丁只是最近许多改进中的最新一个,这些改进使现代 Intel/AMD 台式机主板在 Linux 下具有传感器监控功能。传统上,台式机主板监控支持一直在 Linux 下苦苦挣扎,并且落后于 Windows 功能,但在过去几年中,已经有许多驱动程序改进来帮助解决此支持问题。遗憾的是,尽管大部分工作仍留给了开源社区和用户测试,而不是硬件供应商的贡献。