uBlock Origin Lite (uBOL) 2025.3.30版本技术解析
uBlock Origin Lite(简称uBOL)是一款基于MV3 API架构的轻量级内容拦截扩展,它继承了uBlock Origin核心过滤能力的同时,采用了更现代的浏览器扩展架构。本文将深入解析2025.3.30.1290版本的技术特性与实现原理。
项目背景与技术架构
uBOL作为uBlock Origin的轻量版变体,专为支持Manifest V3规范的现代浏览器设计。与传统的uBlock Origin不同,uBOL采用了无权限请求的设计理念,这意味着它不需要请求过多的浏览器权限就能实现高效的内容拦截功能。
MV3(Manifest V3)是Chrome扩展平台的最新规范,相比MV2,它在安全性、隐私保护和性能方面有显著改进。uBOL充分利用了MV3提供的declarativeNetRequest API来实现内容过滤,这种实现方式不依赖于传统的JavaScript注入技术,从而提高了执行效率和安全性。
2025.3.30版本核心更新
本次发布的1290版本基于uBlock核心代码库的特定提交构建,主要包含以下技术改进:
-
过滤列表更新:定期更新内置的过滤规则集,确保能够拦截最新的广告、数据收集器和不良内容。这些规则集经过优化,以适应MV3架构的限制。
-
性能优化:针对MV3环境下的资源使用进行了进一步调优,确保在保持高效拦截能力的同时,最小化内存和CPU占用。
-
兼容性增强:特别针对Chromium内核浏览器和Microsoft Edge进行了兼容性测试和优化,确保在不同平台上的稳定运行。
技术实现细节
uBOL的技术实现有几个关键特点值得关注:
-
声明式网络请求处理:利用MV3的declarativeNetRequest API,uBOL能够在浏览器网络请求的最底层进行拦截,这种方式比传统的基于内容脚本的拦截更加高效。
-
规则集优化:由于MV3对规则数量有限制(Chromium系浏览器通常为30,000条规则),uBOL采用了智能规则压缩和优化算法,确保在有限规则数内实现最大覆盖。
-
无权限设计:uBOL不需要请求"读取和修改所有网站数据"这样的广泛权限,而是依靠精细化的权限请求策略,这大大提高了用户隐私保护水平。
安装与部署方案
虽然推荐通过官方应用商店安装uBOL,但技术用户也可以选择手动安装方式。手动安装包包含完整的MV3扩展结构,包括manifest.json声明文件、背景脚本、内容脚本和必要的资源文件。
对于企业部署场景,uBOL支持通过组策略或注册表方式进行静默部署,这使其成为企业环境中内容安全策略的理想选择。
未来发展方向
从技术架构来看,uBOL可能会在以下方面继续演进:
-
更智能的规则动态加载:探索在MV3限制下实现更灵活的规则更新机制。
-
机器学习辅助过滤:研究如何在不违反MV3隐私原则的前提下,利用本地机器学习模型提高过滤准确性。
-
跨平台一致性:确保在不同浏览器厂商对MV3实现差异下的统一体验。
作为一款专注于效率与隐私的内容拦截解决方案,uBOL代表了浏览器扩展技术向更安全、更高效方向发展的趋势。2025.3.30版本的发布进一步巩固了其作为轻量级内容拦截优选方案的地位。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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