ReVanced Extended 补丁更新解析:YouTube与音乐应用功能增强
项目简介
ReVanced Extended 是一个基于 ReVanced 项目的扩展版本,专注于为 YouTube 及其音乐应用提供增强功能和自定义选项。该项目通过补丁(patch)机制,为用户带来去除干扰内容、界面优化、功能增强等一系列改进,让用户获得更纯净、更个性化的视频和音乐体验。
最新补丁更新亮点
YouTube 应用改进
界面优化方面新增了"隐藏无障碍控制对话框"功能,移除了影响浏览体验的辅助功能提示。同时为播放列表底部栏添加了圆角半径选项,使界面更加美观统一。
功能修复方面解决了多个已知问题:
- 修复了当字符串资源缺失时某些设置默认值无效的问题
- 修正了"更改直播环形操作动作"功能导致播放列表无法播放的缺陷
- 修复了"隐藏订阅标签页分类栏"功能失效的情况
YouTube Music 音乐应用更新
新增功能引入了"播放历史"补丁,让音乐应用也能记录用户的播放记录,提升了使用体验。
问题修复方面:
- 优化了干扰内容隐藏逻辑,解决了更新横幅消失延迟的问题
- 调整了"返回YouTube不喜欢"功能的边距显示,确保在7.16.53及更早版本上显示一致
通用改进
设置优化将补丁选项"RVX设置标签"的默认值更改为"RVX",使标识更加简洁。
新增功能加入了"模拟Wi-Fi连接"补丁,可以模拟Wi-Fi连接状态,可能有助于某些网络环境下的视频播放质量。
技术细节解析
本次更新涉及多个技术层面的改进:
-
资源管理优化:修复了字符串资源缺失时的默认值处理逻辑,提高了补丁的稳定性。
-
UI一致性改进:通过添加圆角半径选项和调整边距,确保不同版本和应用间的界面显示一致。
-
功能逻辑完善:解决了播放列表功能冲突问题,展示了补丁间兼容性的重要性。
-
干扰内容屏蔽增强:优化了音乐应用中干扰横幅的隐藏时机,提升了用户体验。
使用建议
对于普通用户,建议关注以下几点:
-
如果遇到补丁选项警告,可以尝试删除options.json文件或清除补丁选项设置。
-
YouTube Music支持版本已升级,但升级前应评估自身需求,因为新版本可能存在某些已知问题。
-
为确保兼容性,建议配合特定版本的ReVanced Manager使用。
总结
这次ReVanced Extended补丁更新展现了项目团队对用户体验的持续关注,通过新增功能和修复问题,进一步提升了YouTube及其音乐应用的使用体验。从界面优化到功能完善,再到干扰内容屏蔽增强,每个改进都体现了对细节的关注和对用户需求的响应。对于追求个性化视频和音乐体验的用户来说,这些更新无疑会带来更流畅、更愉悦的使用感受。
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
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