Slidev项目v51.1.0版本发布:增强开发体验与功能优化
Slidev是一个基于Web的现代化幻灯片制作工具,它允许开发者使用Markdown和Vue组件来创建精美的演示文稿。作为一款面向技术人员的工具,Slidev特别适合代码演示和技术分享场景。
开发模式基础路径支持
新版本在开发模式下增加了对base选项的支持。这个改进意味着开发者现在可以更方便地在特定基础路径下运行Slidev开发服务器。在实际应用中,当项目需要部署在子目录而非根目录时,这一功能显得尤为重要。开发团队通过这一优化,确保了开发环境和生产环境配置的一致性,减少了部署时的配置差异问题。
KaTeX数学公式支持扩展
v51.1.0版本将KaTeX数学公式渲染功能扩展到了演讲者备注区域。KaTeX作为一个轻量级的数学公式渲染库,现在不仅可以在幻灯片主体内容中使用,也可以在备注中展示复杂的数学表达式。这对于需要讲解数学公式、算法推导等技术内容的演示者来说是一个实用的增强功能。
字体提供商选项丰富
本次更新新增了对coollabs作为字体提供商的支持。Slidev现在提供了更多字体服务选择,使开发者能够根据项目需求和个人偏好灵活配置。不同的字体提供商可能在字体库、加载速度或隐私政策等方面有所差异,这一扩展为用户提供了更多定制化空间。
VSCode插件功能增强
针对VSCode插件的改进包括两个方面:
- 增加了开发命令的自定义能力,允许用户根据项目需求调整启动Slidev开发服务器的命令参数
- 修复了项目树命令的相关问题,提升了插件的稳定性和用户体验
这些改进使得在VSCode中使用Slidev更加顺畅,特别是对于有特殊项目配置需求的开发者来说,自定义开发命令的功能提供了更大的灵活性。
技术实现考量
从技术实现角度来看,这些更新体现了Slidev团队对开发者体验的持续关注。特别是开发模式基础路径的支持,解决了实际项目中常见的部署路径问题;而KaTeX支持的扩展则体现了对技术演示场景的深入理解。字体提供商的选择增加也反映了项目对用户定制需求的重视。
这些改进共同提升了Slidev作为技术演示工具的完整性和专业性,使其在各种使用场景下都能提供良好的体验。
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