AWS SDK for Java v2 2.31.19版本发布:控制目录增强与数据传输优化
AWS SDK for Java v2是亚马逊云服务官方提供的Java开发工具包,它允许Java开发者轻松地与各种AWS服务进行交互。2.31.19版本带来了一系列功能增强和优化,特别是在AWS控制目录和AWS Transfer Family服务方面有显著改进。
AWS控制目录功能增强
本次更新对AWS控制目录服务进行了重要功能扩展。GetControl API现在能够返回控制项的三个关键属性:严重性(Severity)、创建时间(CreateTime)和标识符(Identifier)。这些信息对于理解控制项的实施情况至关重要。
同时,ListControls API也获得了类似的增强,现在可以展示控制项的行为(Behavior)、严重性、创建时间和标识符。这些改进为开发者提供了更全面的控制项实施视图,使得监控和管理AWS资源的安全性变得更加直观和高效。
AWS Glue表优化器改进
AWS Glue服务中的TableOptimizer API现在会在每个TableOptimizerRun中返回DpuHours字段。这一改进为客户提供了关于托管Apache Iceberg表压缩优化所使用DPU小时的透明视图,有助于更好地理解和优化相关成本。
AWS Ground Station支持更新
AWS Ground Station服务现在支持对代理(Agents)进行标记,并调整了输入字段的验证逻辑。这些改进增强了卫星地面站服务的管理灵活性和数据输入的准确性。
AWS Transfer Family用户体验提升
AWS Transfer Family服务迎来了两项重要的用户体验改进:
- 客户现在可以自助设置SFTP连接器的并发连接数,这大大提高了配置的灵活性和自主性。
- 客户可以通过SFTP连接器发现远程服务器的公共主机密钥,增强了连接的安全性和透明度。
这两项改进使得SFTP连接器的使用更加便捷和安全,特别适合需要处理大量文件传输的企业用户。
Amazon DynamoDB文档更新
本次发布还包含了Amazon DynamoDB文档的更新,主要涉及二级索引和Create_Table操作的说明。这些文档更新有助于开发者更好地理解和使用DynamoDB的高级功能。
总结
AWS SDK for Java v2 2.31.19版本通过多项功能增强,进一步提升了开发者与AWS服务交互的体验。特别是控制目录功能的扩展和SFTP连接器的改进,为企业的云资源管理和文件传输工作流带来了显著的价值提升。建议使用相关服务的Java开发者及时升级到这一版本,以充分利用这些新功能和改进。
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