FlashSpace 2.3.28版本发布:新增列数限制与显示修复
FlashSpace是一款专注于提升多显示器工作空间管理效率的开源工具。它通过智能化的窗口布局和空间控制,帮助用户在多显示器环境下高效组织工作区,特别适合需要同时处理多个任务的专业人士。
核心功能更新
空间控制增强:列数限制配置
本次2.3.28版本引入了一个重要的空间控制功能——可配置的列数限制。这项功能允许用户通过配置文件设置工作区中允许的最大列数,为多显示器环境下的窗口布局提供了更精细的控制粒度。
技术实现上,该功能通过扩展空间控制模块的配置选项,新增了max-columns参数。当用户设置此参数后,系统会在自动布局时确保不会超过指定的列数限制,从而避免在超宽显示器上出现窗口过度分散的情况。
问题修复
CLI工具显示修复
针对命令行工具的update-workspace命令,本次版本修复了active-display选项的功能异常。该问题曾导致在某些多显示器配置下,命令无法正确识别活动显示器,从而影响工作区更新操作。
修复方案包括:
- 重新设计了显示器识别逻辑
- 增强了边界条件处理
- 优化了错误反馈机制
技术细节解析
列数限制功能的实现采用了动态布局算法,在保持原有自动布局优点的同时,加入了列数约束条件。系统会先计算理论最优布局,然后应用列数限制进行调整,确保最终布局既符合用户配置又尽可能保持高效。
CLI工具的修复则涉及到底层显示器管理API的调用优化,特别是在处理多显示器配置时的状态同步问题。新版本改进了显示器识别机制,使其能够更准确地反映当前系统的显示配置状态。
使用建议
对于需要严格控制工作区布局的用户,建议在配置文件中添加max-columns参数,根据实际显示器尺寸和使用习惯设置合适的值。例如,在超宽显示器上,可以设置为3-4列以获得最佳使用体验。
命令行工具用户应注意,在使用update-workspace命令时,现在可以更可靠地指定活动显示器进行操作,特别是在多显示器工作环境下。
FlashSpace持续致力于提升多显示器环境下的工作效率,本次更新进一步增强了工具的灵活性和可靠性,为用户提供了更完善的空间管理解决方案。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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