Plutus项目1.42.0.0版本核心功能解析与优化
Plutus是Cardano区块链平台的智能合约开发框架,它基于Haskell语言构建,允许开发者编写安全可靠的智能合约。1.42.0.0版本带来了多项重要更新,包括核心功能的增强、性能优化以及新特性的引入。
加密库升级:从cryptonite到crypton
本次更新最显著的变化之一是加密库的切换。Plutus-core模块将底层加密实现从cryptonite迁移到了crypton库。crypton是一个与cryptonite兼容的替代品,这种切换属于无缝升级,不会影响现有合约的功能,但可能带来性能提升和安全性改进。
新增BuiltinArray类型及相关操作
1.42.0.0版本引入了一个重要的新类型——BuiltinArray,并提供了三个核心操作函数:
listToArray:将列表转换为BuiltinArray类型indexArray:通过索引访问BuiltinArray中的元素lengthOfArray:获取BuiltinArray的长度
这个新类型为智能合约开发提供了更高效的数据结构选择,特别是在需要频繁随机访问元素的场景下,相比传统的列表结构会有更好的性能表现。
DropList内置功能及成本模型
新版本增加了DropList内置功能及其对应的成本模型。DropList是一种特殊的数据结构操作,在智能合约中处理列表数据时能够提供更高效的操作方式。配套的成本模型确保了这些操作在区块链上执行时能够正确计算gas消耗,防止资源滥用。
Plutus IR优化:修复死代码消除缺陷
Plutus中间表示(Plutus IR)的死代码消除(DCE)过程存在一个潜在缺陷,可能导致错误地移除活跃的数据构造器或解构器。这个缺陷在1.42.0.0版本中得到了修复,确保了编译器优化过程不会意外删除必要的代码,提高了编译结果的可靠性。
PlutusTx模块功能增强
PlutusTx模块是智能合约开发的核心部分,本次更新带来了多项改进:
-
新增fix函数:提供了Plinth版本的
Data.Function.fix,为递归算法实现提供了基础支持。 -
空间-时间权衡工具:新增的
PlutusTx.Optimize.SpaceTime模块包含了一系列实用工具,特别是递归展开(recursion unrolling)功能,允许开发者在代码大小和执行速度之间做出权衡。 -
列表操作增强:
PlutusTx.Data.List模块新增了null函数和其他实用列表操作,丰富了基础数据结构的功能集。 -
内联优化改进:
PlutusTx.Optimize.Inline.inline函数现在支持内联局部绑定,为性能关键代码提供了更灵活的优化手段。 -
AsData性能提升:移除了产品类型代码生成中的构造函数ID检查,并避免创建严格的死绑定,显著提升了相关操作的执行效率。
编译器默认行为调整
Plutus编译器插件也进行了几项重要调整:
-
日志保留:
preserve-logging编译标志的默认值改为true,确保调试信息在默认情况下不会被优化掉。 -
固定点操作符内联:Plinth编译器现在默认内联固定点操作符,这一行为可以通过
no-inline-fix或conservative-optimisation选项关闭。 -
局部绑定内联:内联器现在能够处理带有INLINE编译指示的局部绑定,而不仅仅是顶层绑定,为细粒度优化提供了可能。
这些变化共同提升了Plutus智能合约的编译效率和运行时性能,同时为开发者提供了更多优化控制选项。1.42.0.0版本的更新主要集中在性能优化和新功能引入上,体现了Plutus项目持续改进的承诺,为Cardano生态系统的智能合约开发提供了更加强大和高效的工具链。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00