uBlockOrigin/uBOL-home 项目中的广告过滤技术解析
背景介绍
uBlockOrigin/uBOL-home 是一个专注于浏览器广告过滤的开源项目,其核心目标是为用户提供高效、可靠的广告拦截解决方案。在最新版本中,项目团队针对俄罗斯搜索引擎 Yandex 的视频预览页面广告问题进行了技术优化。
技术挑战
用户反馈在 Yandex 视频预览页面(如特定视频ID的预览链接)中,广告内容未能被有效过滤。经过技术团队分析,发现这涉及到俄罗斯地区特有的广告过滤需求,需要专门的过滤规则集支持。
解决方案
项目技术团队经过深入讨论,确定了以下技术路线:
-
规则集整合:将俄罗斯地区特有的"RU AdList: Counters"过滤规则集整合到项目中。这个规则集专门针对俄罗斯网站的各种计数器和广告系统设计。
-
性能考量:考虑到MV3扩展架构的限制,团队评估了多种实现方案,最终选择了在保持性能的前提下最有效的整合方式。
-
用户体验优化:将这一规则集设为可选而非默认启用,既满足了有特殊需求的用户,又避免了对普通用户造成不必要的性能影响。
技术实现细节
项目采用了声明式网络请求(DNR)API来实现广告过滤,这种技术方案相比传统的内容脚本注入方式具有以下优势:
- 更高的性能表现
- 更好的系统资源利用率
- 更可靠的过滤效果
技术团队特别指出,虽然某些广告拦截扩展可能支持更灵活的规则集加载方式,但uBOL-home项目选择的技术路线在性能和可靠性方面具有明显优势。
未来展望
随着Yandex等平台可能采取的规避措施,项目团队将持续监控过滤效果,并准备相应的技术应对方案。这种动态对抗的过程体现了现代广告过滤技术的复杂性,也展示了开源社区在解决这类问题上的协作优势。
用户建议
对于需要使用俄罗斯地区特定过滤规则的用户,现在可以在uBOL-home的过滤规则设置中手动启用"RU AdList: Counters"选项。普通用户则无需特别设置,项目默认的过滤规则已经能够满足大多数使用场景。
这一技术改进展示了uBlockOrigin/uBOL-home项目对全球不同地区用户需求的关注,以及其在广告过滤技术领域的持续创新能力。
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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