Tutor v20.0.0 版本发布:重大升级与功能优化
Tutor 是一个基于 Docker 的开源 Open edX 部署工具,它简化了 Open edX 平台的安装、配置和管理过程。通过提供命令行界面和可扩展的插件系统,Tutor 让教育机构和技术团队能够更轻松地部署和维护自己的在线学习平台。
版本亮点
1. 移除过时的站点配置脚本
在 v20.0.0 版本中,开发团队做出了一个重要决定:移除了原有的站点配置脚本。这个变化反映了项目对标准化和最佳实践的追求。
原有的站点配置功能已被 Open edX 平台原生提供的 create_or_update_site_configuration 管理命令所取代。这个内置命令提供了更稳定、更可靠的站点配置方式,与 Open edX 平台的更新保持同步,减少了维护负担和潜在的兼容性问题。
对于现有用户,迁移到新方法非常简单。只需使用以下命令格式即可:
python manage.py create_or_update_site_configuration --site-id=1 --enabled=true --values='{"key": "value"}'
2. 升级至 Teak 版本
v20.0.0 版本标志着 Tutor 正式支持 Open edX 的 Teak 版本。Teak 是 Open edX 平台的一个重要里程碑,带来了多项性能改进和新功能。
Teak 版本的主要技术改进包括:
- 增强了平台的可扩展性和稳定性
- 改进了学习工具互操作性(LTI)支持
- 优化了课程内容管理系统
- 提升了移动端用户体验
升级到 Teak 版本后,用户将能够利用这些新特性,同时保持与 Tutor 工具链的完美集成。
安装与使用
用户可以通过多种方式安装 Tutor v20.0.0:
-
使用 pip 安装完整版本:
pip install "tutor[full]==20.0.0" -
下载预编译的二进制文件(Linux 系统示例):
sudo curl -L "下载地址" -o /usr/local/bin/tutor sudo chmod 0755 /usr/local/bin/tutor
技术影响与建议
对于现有用户,升级到 v20.0.0 版本需要注意以下几点:
- 站点配置方式的变更可能需要调整现有的自动化脚本或部署流程
- Teak 版本可能引入新的数据库迁移,建议在非生产环境先进行测试升级
- 检查现有插件与新版本的兼容性
对于新用户,v20.0.0 版本提供了一个更稳定、功能更丰富的起点,建议直接采用此版本开始 Open edX 的部署之旅。
这个版本体现了 Tutor 项目对简化 Open edX 部署体验的持续承诺,同时也展示了项目与上游 Open edX 平台保持同步的技术路线。通过移除冗余功能并支持最新平台版本,Tutor 继续巩固其作为 Open edX 部署首选工具的地位。
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-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
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