zksync-era核心版本v28.3.0技术解析
zksync-era是区块链Layer2扩容解决方案中的重要项目,它采用零知识证明技术实现高效的链下交易处理,同时保障与主网同等级别的安全性。最新发布的v28.3.0版本在协议功能、系统配置、性能优化等多个方面进行了重要升级。
协议与API增强
本次更新在协议层面引入了多项改进。新增的en_getProtocolVersionInfo接口提供了更详细的协议版本信息,同时修复了eth_protocolVersion接口的兼容性问题。值得注意的是,团队移除了zks_getL2ToL1MsgProof接口,这反映了项目在API设计上的持续优化。
在私有RPC方面,v28.3.0显著提升了与ethers库的兼容性,并增加了相关测试用例,这将使开发者能够更顺畅地集成和使用zksync-era网络。同时,乐观API被移至unstable分类,表明团队对这些功能的稳定性持谨慎态度。
配置系统革新
v28.3.0引入了一个全新的配置系统原型,支持serde风格的枚举配置,这为未来的系统配置管理奠定了基础。配置参数现在支持原生持续时间表示,使配置更加直观和易用。
特别值得一提的是,现在可以配置PRIORITY_EXPIRATION参数,这为用户提供了更大的灵活性来调整交易优先级过期时间,满足不同场景下的需求。
数据可用性与证明系统
在数据可用性方面,本次更新为EigenDA添加了最终性保证机制,确保数据提交的可靠性。同时,Avail-gas-relay功能增加了空JSON检查,提高了系统的健壮性。
在证明处理方面,修复了TeeProofDataHandlerConfig的前缀问题,并添加了gateway migrator的配置支持,这些改进有助于提升证明系统的稳定性和可维护性。
性能优化措施
v28.3.0包含了多项性能优化:
- API层增加了性能监控指标,特别是针对合约地址逻辑的可观测性增强
- 外部节点(EN)的数据库相关性能得到显著提升
- 实现了堆内存的智能释放机制,及时回收不再需要的堆内存
- 新增了快照应用器在存储日志恢复期间的运行状态监控
主网交互优化
在主网交互方面,eth_sender模块引入了快速最终化机制,提高了交易确认效率。同时,eth_aggregator现在能够根据前一个批次的特性智能选择使用Blobs或Calldata,优化了数据提交策略。
此外,eth-sender增加了重新发送交易时的费用限制功能,防止在网络拥堵时产生过高的gas费用。
合约验证改进
合约验证服务现在能够从CBOR元数据中读取编译器版本信息(如果可用),这提高了验证的准确性。同时改进了对Etherscan错误处理机制,使验证过程更加稳定可靠。
总结
zksync-era v28.3.0版本通过协议增强、配置系统革新、性能优化等多方面的改进,进一步提升了网络的稳定性、灵活性和效率。这些变化不仅为开发者提供了更好的工具和接口,也为终端用户带来了更优质的使用体验,体现了项目团队对技术卓越的不懈追求。
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