FishNet 4.5.7版本更新详解:网络同步与预测的全面优化
FishNet是一个面向Unity游戏开发者的高性能网络框架,专注于为多人游戏提供稳定、高效的网络同步解决方案。本次4.5.7版本的更新带来了多项重要改进,特别是在网络预测、场景管理和异常处理方面进行了显著优化。
核心改进与修复
时间管理与网络传输优化
本次更新修复了TimeManager.TimePassed中负时间比较的问题,这是网络同步中时间计算的关键组件。同时新增了Transport.GetPacketLoss和Tugboat.GetPacketLoss方法,为开发者提供了网络丢包率的监测能力,这对于评估网络质量和优化同步策略非常有价值。
在网络传输层,改进了可靠信道(Channel.Reliable)下的协调数据发送机制,现在无论最近是否运行过复制操作,都会强制发送协调数据,这提高了网络同步的可靠性。
场景管理与对象处理
SceneManager.MoveClientHostObjects方法更名为MoveClientObjects,并且现在也适用于ClientOnly场景。这一改进简化了场景间对象迁移的逻辑,使开发者能够更灵活地管理网络对象在不同场景中的存在状态。
针对客户端主机(clientHost)模式下的对象快速生成和场景切换问题,修复了可能导致的NullReferenceException异常,同时移除了不必要的日志记录,提升了运行效率。
网络预测与物理模拟
在物理模拟方面,修复了RigidbodyPauser在解除暂停时可能错误恢复为运动学状态的问题,这对于离线物理模拟(OfflineRigidbody)尤为重要。同时新增了两个重要的演示场景:
- 角色控制器预测演示:展示了包括冲刺、跳跃、耐力系统、移动平台和父子关系等复杂场景下的网络预测实现
- 刚体预测演示:包含网络触发器拾取、速度提升和多刚体预测等高级功能
这些演示为开发者提供了宝贵的参考实现,展示了FishNet在复杂物理交互场景下的强大能力。
关键问题修复
本次更新解决了多个可能导致崩溃或异常的关键问题:
- 修复了嵌套NetworkObject在OnDestroy时可能出现的NullReferenceException
- 解决了IL2CPP构建中泛型类RPC可能导致的崩溃问题(注意:完整解决方案需要Unity 2022或更高版本)
- 修正了观察者构建中OnServerDespawn未被调用的问题
- 修复了四元数减法扩展中的数学计算错误
- 解决了读取空列表时可能出现的无效读取大小错误
性能与稳定性提升
在性能优化方面,开发模式下客户端断开连接时的处理效率得到了提升。同时修复了多个可能导致NullReferenceException的场景,包括:
- ChildTransformTickSmoother在退出游戏/应用时的无害异常
- 协调和复制读取器中NetworkManager引用为空的问题
- 客户端主机模式下NetworkObserver在OnDestroy时取消初始化的问题
这些改进显著提高了框架在各种边缘情况下的稳定性。
总结
FishNet 4.5.7版本通过一系列精细的改进和修复,进一步巩固了其作为Unity高性能网络解决方案的地位。特别是新增的预测演示场景和网络质量监测功能,为开发者构建复杂的多人游戏体验提供了更强大的工具支持。对于正在使用或考虑使用FishNet的开发者来说,这次更新值得重点关注和升级。
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-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