AWS SDK for JavaScript v3.787.0 版本发布:新增多项服务功能与优化
AWS SDK for JavaScript v3.787.0 版本带来了多项重要更新,主要涉及应用程序自动扩展、Q Business、ElastiCache、M2、QuickSight 和 MediaLive 服务的功能增强。作为 AWS 官方提供的 JavaScript SDK,它使开发者能够轻松地在 Node.js 和浏览器环境中与 AWS 服务进行交互。
核心功能更新
应用程序自动扩展服务增强
Application Auto Scaling 服务现在支持对自行设计的 Elasticache Memcached 集群进行水平扩展。开发者可以使用目标跟踪扩展策略和计划扩展来实现这一功能,这将帮助用户更灵活地管理 Memcached 集群资源,根据负载情况自动调整集群规模。
Q Business 新增幻觉减少功能
Q Business 服务引入了全新的"幻觉减少"功能开关。当启用此功能时,Q Business 能够检测并尝试从某些聊天请求中移除可能产生的幻觉内容。这一特性对于提高 AI 生成内容的准确性和可靠性具有重要意义。
ElastiCache 支持 Memcached 节点类型更新
ElastiCache 服务现在支持通过 MemcachedUpgradeConfig 参数配合 ModifyCacheCluster API 来更新 Memcached 缓存节点类型。这为用户提供了更大的灵活性,可以根据业务需求调整缓存节点的配置,而无需重建整个集群。
M2 服务新增数据集导出功能
Mainframe Modernization 服务(M2)新增了三项重要 API:
- CreateDataSetExportTask:创建数据集导出任务
- GetDataSetExportTask:获取数据集导出任务详情
- ListDataSetExportHistory:列出数据集导出历史记录
此外,该版本还增加了对 Blu Age 应用程序批量重启的支持,提高了大型机现代化迁移过程中的操作效率。
QuickSight 分析功能增强
QuickSight 商业智能服务现在支持在分析和工作表级别进行高亮显示。这一功能增强了数据可视化的交互性,使用户能够更直观地识别和强调关键数据点。
MediaLive 媒体处理能力扩展
AWS Elemental MediaLive 服务新增了对以下特性的支持:
- CMAF 输入的字幕语言映射
- TimedMetadataId3 设置
- 链接输入分辨率
这些增强功能为媒体处理工作流提供了更丰富的配置选项,特别是在处理多语言内容和元数据时。
底层架构与工具改进
在底层架构方面,本次更新包含了端点模型的更新和 AWS 分区配置的调整,确保 SDK 能够正确路由到最新的 AWS 服务端点。同时,代码生成器也进行了优化,修复了 operationContextParams 相关的问题,提高了生成的客户端代码的稳定性。
对于开发者工具链,aws-util-test 包进行了清理,移除了构建过程中不必要的规范文件,并添加了 @aws-sdk/weather 作为工作区依赖,改善了测试环境的配置。
测试与文档完善
在测试方面,middleware-flexible-checksums 中间件的测试说明进行了更新,特别是关于 MD5 回退机制的指导更加清晰。这有助于开发者在处理校验和时做出正确的实现选择。
总体而言,AWS SDK for JavaScript v3.787.0 版本在多个 AWS 服务的功能支持上都有显著提升,同时也在底层架构和开发者体验方面做出了改进。这些更新使得开发者能够更高效地构建基于 AWS 的应用程序,特别是在数据分析、AI 服务和媒体处理等领域。
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-1.5暂无简介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
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
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