CotEditor项目为Fortran语言新增CUDA Fortran文件支持
CotEditor作为一款轻量级但功能强大的macOS文本编辑器,近日在其5.0.8版本中针对Fortran语言开发者做出了一个重要改进。开发团队根据用户反馈,决定在Fortran语法高亮模式中增加对.cuf扩展名的支持,这一改动将显著提升CUDA Fortran开发者的使用体验。
CUDA Fortran是NVIDIA推出的Fortran语言扩展,允许开发者直接在Fortran代码中使用GPU加速计算。虽然.cuf文件本质上仍然是Fortran代码,但传统上使用.cuf作为扩展名来区分常规Fortran代码和GPU加速代码。CotEditor的这一更新意味着开发者现在可以直接使用编辑器内置的Fortran语法高亮功能来处理.cuf文件,而无需进行额外配置。
值得注意的是,当前版本的CotEditor虽然支持.cuf文件的语法高亮,但尚不能识别和处理CUDA Fortran特有的语法元素和指令。这主要是因为CUDA Fortran作为Fortran的扩展,包含了许多专有的GPU编程特性,需要专门的语法解析器支持。不过,基础Fortran语法的高亮显示已经能够满足大部分日常开发需求。
对于CUDA Fortran开发者而言,这一改进带来了明显的便利性提升。他们现在可以:
- 直接打开.cuf文件获得基本的语法高亮
- 无需手动更改文件扩展名或修改编辑器设置
- 享受CotEditor提供的其他编辑功能,如代码折叠、自动缩进等
CotEditor团队表示,这一改进将在下一个版本中正式发布。虽然目前尚未实现对CUDA Fortran特有语法的完整支持,但增加.cuf扩展名的识别是一个良好的开端,为未来可能的完整CUDA Fortran支持奠定了基础。
这一更新再次体现了CotEditor团队对开发者需求的快速响应能力,以及他们致力于为专业开发者提供更好工具的承诺。对于同时使用Fortran和CUDA Fortran的科研人员和工程师来说,这无疑是一个值得期待的改进。
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