Khan Academy Perseus 项目重大版本更新解析
2025-07-02 15:57:27作者:苗圣禹Peter
项目简介
Perseus 是 Khan Academy(可汗学院)开发的一个开源数学教育工具库,主要用于构建交互式数学题目和学习内容。该项目提供了丰富的数学组件和评估系统,支持从基础算术到高等数学的各种题型展示和自动评分功能。
核心架构改进
本次发布的 52.0.0 版本对项目架构进行了重大调整,主要体现在以下几个方面:
-
核心逻辑迁移:将多个关键功能模块从主包迁移到 perseus-core 子包中,包括:
- 表达式小部件选项逻辑
- 单选按钮升级逻辑
- 段落小部件升级逻辑
- 测量器升级逻辑
- 小部件ID工具函数
-
评分系统重构:对评分相关类型和验证逻辑进行了全面优化:
- 统一了评分数据(ScoringData)和评分标准(Rubric)的术语使用
- 为标签图像小部件实现了独立的验证函数
- 改进了空小部件的检查逻辑,使其仅依赖可用数据
-
类型系统增强:增加了评分和验证相关的类型定义,提高了代码的类型安全性。
功能增强与改进
-
无障碍访问优化:
- 为线段组件添加了 ARIA 标签
- 为线性图和二次图增加了屏幕阅读器支持
- 为整个图形容器添加了交互元素描述
-
小部件功能改进:
- 标签图像小部件将答案从用户输入中分离到评分数据中
- 为排序器小部件实现了过滤评分标准数据的导出功能
- 为表达式小部件实现了类似的评分标准数据过滤功能
-
代码清理:
- 移除了未使用的 CS 程序和 iframe 评分标准类型
- 在测试中替换了已弃用的输入数字小部件
技术影响分析
这次更新对项目架构进行了深层次的重构,将核心逻辑集中到 perseus-core 包中,这种模块化设计带来了几个显著优势:
-
关注点分离:核心逻辑与具体实现分离,提高了代码的可维护性。
-
类型安全性提升:通过增强类型系统,减少了运行时错误的可能性。
-
无障碍体验改善:使数学内容对视觉障碍用户更加友好。
-
测试可靠性增强:通过移除已弃用组件和增加类型检查,提高了测试的可靠性。
开发者建议
对于使用 Perseus 的开发者,建议关注以下变更:
-
注意术语变化,特别是"ScoringData"改回"Rubric"的命名调整。
-
如果使用了迁移到 perseus-core 的功能,需要更新相关导入路径。
-
无障碍功能的增强可能需要前端开发者进行相应的适配。
-
类型系统的改进可能需要在现有代码中添加类型注解。
这次架构调整标志着 Perseus 项目向更加模块化、类型安全的方向发展,为未来的功能扩展和维护奠定了更好的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217