Babashka项目v1.12.201版本发布:Clojure脚本工具的重大更新
Babashka是一个基于GraalVM的轻量级Clojure脚本运行时环境,它允许开发者快速执行Clojure脚本而无需启动完整的JVM。该项目特别适合系统脚本、命令行工具和自动化任务的开发场景。
核心功能更新
本次发布的v1.12.201版本带来了多项重要改进:
-
Java库升级:将jsoup库升级至1.20.1版本,这是一个用于处理HTML文档的Java库,广泛应用于网页抓取和数据提取场景。
-
安装脚本优化:安装脚本现在兼容wget工具,提高了在不同环境下的可用性,特别是对于依赖wget的系统管理员而言更加友好。
-
文本处理增强:新增了java.text.BreakIterator类的支持,这个类提供了文本边界分析功能,对于国际化文本处理特别有用,能够识别字符、单词、句子和行的边界。
-
资源定位修复:修正了clojure.java.io/resource函数的参数顺序问题,确保资源定位功能按预期工作。
-
Markdown支持:集成了nextjournal markdown处理功能,为文档处理和转换提供了更强大的支持。
技术细节解析
Clojure版本升级
本次更新将内置的Clojure版本升级至1.12.1,这意味着Babashka现在支持Clojure语言的最新特性和改进。对于开发者而言,可以享受到更稳定的语言特性和性能优化。
Promesa测试集成
项目新增了对promesa库的测试支持。Promesa是一个用于处理异步编程的Clojure/Script库,特别适合处理Promise和异步操作。这一改进使得在Babashka环境中使用异步编程模式更加可靠。
跨平台支持
Babashka继续保持其出色的跨平台特性,为各种操作系统提供了预编译的二进制包:
- Linux系统支持:提供静态链接的ARM64和AMD64架构版本
- macOS系统支持:同时支持Apple Silicon(M1/M2)和Intel处理器
- Windows系统支持:提供AMD64架构版本
- 通用JAR包:还提供了可独立运行的JAR文件,适合各种Java环境
开发者价值
对于Clojure开发者而言,Babashka v1.12.201版本提供了更完善的开发体验:
- 更丰富的Java互操作:新增的Java类支持扩展了与Java生态系统的互操作能力。
- 更稳定的工具链:修复的bug和升级的依赖项提高了整体稳定性。
- 更广泛的用途:Markdown处理等新功能扩展了Babashka的应用场景。
这个版本特别适合需要快速编写系统脚本、自动化任务或小型工具的Clojure开发者,它结合了脚本语言的便利性和Clojure的表达力,同时避免了传统JVM启动的延迟问题。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00