Avo项目v3.21.0版本发布:功能增强与问题修复
Avo是一个基于Ruby on Rails的开源管理面板框架,它允许开发者快速构建功能丰富的后台管理系统。通过Avo,开发者可以轻松创建数据管理界面、自定义操作和可视化仪表板,而无需编写大量前端代码。Avo遵循"约定优于配置"的原则,提供了大量开箱即用的功能,同时保持高度可定制性。
核心功能增强
本次3.21.0版本带来了多项功能改进,进一步提升了开发体验和系统灵活性:
-
集群分割线支持:新增了集群(Cluster)分割线功能,使得在表单中将相关字段分组显示时,可以通过视觉分割线增强可读性。这对于包含大量字段的复杂表单特别有用。
-
自定义路由集成:
mount_avo方法现在支持传入自定义路由块,这为开发者提供了更大的灵活性,可以在Avo路由上下文中添加自己的定制路由。 -
索引页记录分配:现在可以直接从索引页面执行记录分配操作,简化了批量处理记录的流程,提升了管理效率。
-
许可证响应配置:新增了
clear_license_response_on_deploy配置选项,为许可证管理提供了更细粒度的控制。
关键问题修复
开发团队修复了多个影响用户体验的问题:
-
多态关联修复:解决了
belongs_to多态关联在集群中的显示问题,并修复了多态持有者div的隐藏逻辑。 -
嵌套表单改进:修复了嵌套表单中的标签字段问题,确保数据正确保存和显示。
-
过滤器稳定性:
- 修复了关联字段上的过滤器功能
- 确保在使用"从...获取值"时保留过滤值
- 解决了独立
index_control操作的self.query填充问题
-
操作菜单可见性:修正了操作下拉菜单的显示问题,确保菜单在打开时保持可见并位于最上层。
-
资源管理改进:
- 在资源管理器的
fetch_resources和初始化过程中正确标记BaseResource为抽象类 - 修复了通过父资源编辑时的导航问题
- 解决了数组资源上的行操作问题
- 在资源管理器的
技术优化与重构
本次版本包含多项内部改进:
-
代码清理:移除了不再使用的遗留代码,保持代码库整洁。
-
字段类型增强:
- 为键值字段添加了
store_accessor支持 - 允许进度字段提交nil值
- 为键值字段添加了
-
组件解耦:将卡片逻辑从组件中分离出来,提高了代码的可维护性。
依赖项更新
项目持续保持依赖项的最新状态:
- 更新了所有Ruby Bundler依赖(2025年5月8日、15日、22日、29日)
- 更新了所有Yarn依赖(同期)
- 安全更新了trix编辑器(2.1.14 → 2.1.15)
总结
Avo 3.21.0版本在保持稳定性的同时,引入了多项实用功能和重要修复。这些改进特别关注开发者体验和数据管理效率,使得构建复杂管理界面更加顺畅。对于现有用户来说,升级到这个版本将获得更可靠的多态关联处理、更灵活的配置选项以及更直观的界面交互。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00