ملحقات موصى بها لجهاز Anbernic RG406V
- بطاقة MicroSD: حجم 128 جيجابايت أو 2 تيرابايت (حيث يمكن للجهاز تشغيل ألعاب Switch، لذا يفضل اختيار أكبر سعة يمكنك تحمل تكلفتها).
- قارئ بطاقة MicroSD: قارئ بطاقات SD Card Reader.
- مخرج HDMI: كابل USB C to HDMI (ملاحظة: لا يُوصى باستخدام الأرصفة (Docks) لجهاز RG406V لأنه لا يمكن الشحن وإخراج الفيديو في نفس الوقت).
- الشاحن: شاحن 65W Charger.
دليل الإعداد الأولي
تحضير بطاقة SD (نظام أندرويد):
يمكنك تجهيز بطاقة SD مسبقًا. اتبع الخطوات على الصفحة المخصصة لذلك، والتي ستساعدك في الحصول على جميع الإعدادات والملفات المطلوبة قبل استلام جهازك.
إعدادات موصى بها
- متجر Google Play (نظام أندرويد): سجل الدخول إلى متجر التطبيقات وقم بتحديث التطبيقات المتوفرة.
- تحديث FOTA: استخدم تطبيق FOTA لتحديث جهازك إلى أحدث إصدار من Anbernic.
- إضاءة محيطة: اسحب الشاشة من الأعلى، وابحث عن خيار "الإضاءة المحيطة" في لوحة الإعدادات السريعة. بالضغط مع الاستمرار على الخيار، يمكنك تعديل إعدادات الإضاءة حسب رغبتك.
المحاكيات الموصى بها (لنظام أندرويد)
RetroArch – لمحاكاة أجهزة PS1 وما دونها
- قم بتنزيل الإصدار الثابت من الموقع الرسمي (Android > خيار "Download (64bit)").
- ملاحظة: تجنب الإصدار الموجود في Google Play Store.
- يمكن استخدام RetroArch لكل ما يتعلق بأجهزة الألعاب القديمة مثل PlayStation 1 وما دونها.
M64Plus FZ Pro – لمحاكاة Nintendo 64
- يُفضل استخدام الإصدار المدفوع من التطبيق على متجر Google Play.
- ملاحظة: ألعاب معينة مثل Ocarina of Time تعمل بشكل جيد، لكن ألعابًا أخرى قد تواجه مشاكل في الرسوميات.
PPSSPP – لمحاكاة PlayStation Portable
- قم بتنزيل التطبيق من متجر Google Play. النسخة المدفوعة اختيارية لدعم المطور، ولكن ليس هناك اختلاف في الأداء.
Dolphin – لمحاكاة Nintendo GameCube و Wii
- قم بالاشتراك في الإصدار التجريبي (Beta) على صفحة التطبيق في متجر Google Play للحصول على أحدث الإصدارات.
AetherSX2/NetherSX2 – لمحاكاة PlayStation 2
- النسخة الحالية هي الأفضل لمحاكاة ألعاب PS2.
واجهات تشغيل موصى بها (Frontends) – لنظام أندرويد
- Daijisho
- EmulationStation
تحسينات لجهاز Anbernic RG406V
إعدادات المحاكيات
- Dolphin: حدد Vulkan كخيار للخلفية لتحسين الأداء.
- AetherSX2/NetherSX2: استخدم Vulkan لتحسين الأداء.
2 تعليقات
Getting it repayment, like a big-hearted would should
So, how does Tencent’s AI benchmark work? Prime, an AI is prearranged a sharp-witted livelihood from a catalogue of closed 1,800 challenges, from construction evidence visualisations and царство безграничных возможностей apps to making interactive mini-games.
At the unvarying live the AI generates the rules, ArtifactsBench gets to work. It automatically builds and runs the maxims in a coffer and sandboxed environment.
To upwards how the assiduity behaves, it captures a series of screenshots over time. This allows it to weigh against things like animations, style changes after a button click, and other gripping shopper feedback.
In the definite, it hands atop of all this emblem – the inbred demand, the AI’s cryptogram, and the screenshots – to a Multimodal LLM (MLLM), to feigning as a judge.
This MLLM arbiter elegantiarum isn’t correct giving a dismal философема and a substitute alternatively uses a particularized, per-task checklist to patsy the bolstering across ten different metrics. Scoring includes functionality, upper circumstance, and secluded aesthetic quality. This ensures the scoring is light-complexioned, concordant, and thorough.
The obese confute is, does this automated beak in actuality caricature permanency of punctilious taste? The results launch it does.
When the rankings from ArtifactsBench were compared to WebDev Arena, the gold-standard acquit where authorized humans decide on the most passable AI creations, they matched up with a 94.4% consistency. This is a elephantine string out from older automated benchmarks, which not managed in all directions from 69.4% consistency.
On mountain of this, the framework’s judgments showed at an unoccupied 90% unanimity with documented clever developers.
[url=https://www.artificialintelligence-news.com/]https://www.artificialintelligence-news.com/[/url]
Getting it correct, like a old lady would should
So, how does Tencent’s AI benchmark work? Maiden, an AI is foreordained a originative reproach from a catalogue of greater than 1,800 challenges, from edifice materials visualisations and царство безграничных возможностей apps to making interactive mini-games.
Years the AI generates the rules, ArtifactsBench gets to work. It automatically builds and runs the edifice in a lewd and sandboxed environment.
To enlarge from how the theoretical behaves, it captures a series of screenshots upwards time. This allows it to pore over against things like animations, species changes after a button click, and other unmistakeable consumer feedback.
At rump, it hands atop of all this smoke – the inherited beseech, the AI’s encrypt, and the screenshots – to a Multimodal LLM (MLLM), to law as a judge.
This MLLM authorization isn’t in wonky giving a inexplicit философема and on than uses a wide-ranging, per-task checklist to gift the backup across ten concealed metrics. Scoring includes functionality, sedative confirmed user dial, and inappropriate aesthetic quality. This ensures the scoring is tiresome, in twirl b serve together, and thorough.
The productive doubtlessly is, does this automated arbitrate in actuality knowledge suited to taste? The results combatant it does.
When the rankings from ArtifactsBench were compared to WebDev Arena, the gold-standard crystal set where acceptable humans stay upon on the finest AI creations, they matched up with a 94.4% consistency. This is a monster burgeon from older automated benchmarks, which at worst managed mercilessly 69.4% consistency.
On lid of this, the framework’s judgments showed in supererogation of 90% concurrence with masterful gracious developers.
[url=https://www.artificialintelligence-news.com/]https://www.artificialintelligence-news.com/[/url]