AWS Amplify CLI v12.14.0 版本发布:新增 .NET 8 Lambda 支持与 Xcode 16 兼容性
AWS Amplify CLI 是一个功能强大的命令行工具,它帮助开发者快速构建、部署和管理 AWS 云服务上的全栈应用程序。最新发布的 v12.14.0 版本带来了多项重要更新,特别是对 .NET 8 Lambda 运行时的支持以及对 Xcode 16 的兼容性改进。
Lambda 函数支持 .NET 8 运行时
本次更新最显著的特性是增加了对 .NET 8 运行时的支持。这意味着开发者现在可以使用最新的 .NET 8 框架来构建他们的 Lambda 函数。.NET 8 带来了多项性能改进和新特性,包括:
- 更快的启动时间和更低的内存占用
- 改进的 AOT (Ahead-of-Time) 编译支持
- 增强的容器化支持
- 新的语言特性如原生 AOT 发布
Amplify CLI 为此更新了两个关键组件:
amplify-dotnet-function-runtime-provider升级到 2.1.0 版本amplify-dotnet-function-template-provider升级到 2.7.0 版本
这些更新确保了在创建和部署 .NET Lambda 函数时,开发者可以无缝地选择和使用 .NET 8 运行时环境。
iOS 开发支持 Xcode 16
对于 iOS 开发者,amplify-frontend-ios 组件已更新至 3.7.8 版本,主要增加了对 Xcode 16 的支持。Xcode 16 是苹果最新的集成开发环境,包含了许多新特性和改进:
- 更快的编译速度
- 改进的 Swift 编译器
- 增强的调试工具
- 新的模拟器功能
这一更新确保了使用 Amplify CLI 的 iOS 开发者可以充分利用 Xcode 16 的最新功能,同时保持与 Amplify 生态系统的兼容性。
测试与迁移工具更新
为了配合这些新特性,Amplify CLI 还更新了相关的测试和迁移工具:
amplify-e2e-core升级到 5.7.0 版本amplify-e2e-tests升级到 4.11.0 版本amplify-migration-tests升级到 6.5.0 版本
这些更新确保了新功能的稳定性和向后兼容性,同时也为开发者提供了更完善的测试环境。
版本管理与回滚
值得注意的是,本次发布过程中包含了一些版本管理的调整。某些组件如 amplify-util-mock 和 amplify-velocity-template 经历了版本回滚或调整,这反映了开发团队对稳定性的重视,确保在引入新功能的同时不会影响现有功能的稳定性。
总结
AWS Amplify CLI v12.14.0 版本为开发者带来了重要的新功能和改进,特别是对 .NET 8 Lambda 运行时的支持和 Xcode 16 的兼容性。这些更新进一步扩展了 Amplify CLI 的功能范围,使开发者能够利用最新的技术栈构建云原生应用。无论是后端开发者还是移动应用开发者,都能从这个版本中获得实质性的好处。
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