Bangumi 8.20.2版本发布:条目分割线与小圣杯系统优化
项目简介
Bangumi是一款专注于动漫、游戏、音乐等二次元文化领域的社区应用。作为一款功能丰富的客户端,它不仅提供了条目信息管理、用户交流等基础功能,还内置了独特的"小圣杯"互动系统,让用户能够通过平台积分参与角色交易和互动。
版本亮点
条目界面优化
8.20.2版本对条目展示界面进行了视觉优化,新增了版块间分割线设置功能。这一改进显著提升了界面元素的区分度,使不同内容区块之间的界限更加清晰,改善了用户在浏览条目详情时的视觉体验。
开发团队还修复了上个版本中角色CV信息不显示的问题,确保了角色信息的完整性。这种对细节的关注体现了团队对用户体验的重视。
小圣杯系统增强
作为Bangumi的特色功能,小圣杯互动系统在本版本获得了多项重要更新:
-
星之力可视化:现在系统能够显示用户对角色互动过的具体星之力数值,使互动行为更加透明化。
-
圣殿信息整合:在"我的圣殿"界面中,现在可以同时查看持有数量,方便用户全面掌握自己的互动状况。
-
持有排序优化:改进了持有页面的排序逻辑,使用户能更高效地管理自己的平台积分组合。
-
圣殿图布局改进:调整了圣殿图的显示方式,特别优化了官方人设图的展示效果,确保能尽可能显示角色的上半身,提升了视觉体验。
-
星光碎片功能:新增了使用"星光碎片"修复受损圣殿的功能,为互动系统增加了新的策略维度。
技术优化与修复
在底层技术方面,8.20.2版本也进行了多项改进:
-
修复了冷启动时Linking失效的问题,提升了应用启动的稳定性。
-
优化了简体转繁体函数,当检测到文本不含中文时直接返回,避免了不必要的处理开销。
-
修复了本地备份界面中导入按钮不显示的问题,确保了功能的可用性。
总结
Bangumi 8.20.2版本通过细致的界面优化和功能增强,进一步提升了用户体验。特别是对小圣杯系统的多项改进,使这个独特的互动系统更加完善和有趣。开发团队对细节的关注和持续优化的态度,保证了应用的稳定性和功能的丰富性,为二次元爱好者提供了一个优质的社区平台。
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