FanFicFare v4.45.0 版本更新解析与技术要点
FanFicFare 是一个功能强大的小说抓取工具,主要用于从各类在线小说网站下载故事内容并转换为电子书格式。该项目支持众多流行的小说平台,提供了丰富的自定义选项,能够满足不同用户的需求。无论是作为Calibre插件使用还是通过命令行操作,FanFicFare都为小说爱好者提供了便捷的内容获取方案。
平台适配更新
本次v4.45.0版本对多个小说平台的适配器进行了重要更新。最值得注意的是finestories.com已迁移至新域名storyroom.com,项目及时跟进这一变化确保了用户能够继续从该平台获取内容。对于使用XenForo2论坛系统的网站,新增了threadmarks_per_page设置项,允许用户自定义每页获取的章节数量,这在处理长篇连载时尤为实用。
alternatehistory.com平台近期更改了threadmark日期属性,本次更新修复了由此导致的问题。同时,对storysite.com适配器的改进使得系列故事中的URL能够被正确识别,提升了系列作品的下载体验。
功能增强与优化
在功能增强方面,本次更新为Archive of Our Own(简称AO3)平台添加了对archiveofourown.gay域名的支持,用户现在可以直接使用该域名作为故事URL输入。fanfiction.net适配器的get_urls_from_page功能得到修复,能够更可靠地从页面提取URL。ficbook.net适配器不仅增加了对系列集合的支持,还修复了下载过程中的若干问题。
针对fictionmania.tv平台,本次更新特别处理了古老故事的兼容性问题,并针对网站结构调整做出相应适配。这些改进确保了用户能够顺利获取各类年代的内容。
技术架构调整
在技术架构层面,项目进行了重要重构,移除了base_xenforoforum_adapter,将其功能整合到base_xenforo2forum_adapter中,简化了代码结构。XenForo论坛基础适配器新增了对timeperiodtags的支持,并优化了对非标准类型标签的处理能力,提高了系统的健壮性。
图像处理改进
图像处理方面引入了一个重要修复:在no_convert_image功能中现在会明确拒绝HTML站点,防止了潜在的处理错误。这一改进由社区贡献者提出并实现,体现了项目的开放协作精神。
国际化支持
项目持续关注国际化支持,本次更新包含了最新的翻译文件,使非英语用户能够获得更好的使用体验。这种对多语言支持的重视有助于扩大工具的全球用户群体。
FanFicFare v4.45.0版本通过这些更新和修复,进一步提升了工具的稳定性、兼容性和用户体验。无论是平台迁移的及时跟进,还是功能细节的持续优化,都体现了开发团队对项目质量的严格要求和对用户需求的积极响应。
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
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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