Kubernetes社区SIG-Scheduling新增亚太/欧洲友好时区会议
在Kubernetes社区中,SIG-Scheduling(调度特别兴趣小组)是负责集群资源调度相关功能的核心团队。长期以来,该小组的例行会议时间(UTC时间每周四17:00)对亚太和欧洲地区的贡献者不太友好,导致这些地区的核心维护者和潜在贡献者难以参与实时讨论。
经过社区成员的提议和讨论,SIG-Scheduling决定新增一个更适合亚太和欧洲时区的会议时段。通过Doodle投票,社区最终确定了每两周一次的会议安排,时间为UTC时间周二9:00-10:00。这个时间段对中国开发者来说是下午5点,对欧洲开发者是上午10点左右,对印度开发者是下午2:30,大大提高了这些地区成员的参与便利性。
新的会议安排已于2025年2月11日开始实施,采用双周频率,并会在没有议程时自动取消当次会议。社区管理员已经为此创建了专门的日历邀请,并通过SIG领导邮件列表和贡献者邮件列表进行了分享。同时,相关的社区文档也已更新,确保所有成员都能方便地获取会议信息。
这一调整体现了Kubernetes社区对全球贡献者的包容性,特别是对亚太地区日益增长的开发者群体的重视。近年来,SIG-Scheduling中来自亚太地区的核心维护者数量显著增加,他们在k/k代码库等多个重要子项目中发挥着越来越关键的作用。新的会议时间将有助于促进这些贡献者更深入地参与技术讨论和决策过程。
值得注意的是,这并非社区首次尝试设立亚太友好时区的会议。此前曾有过类似安排,但因参与度不足而暂停。此次重启基于当前亚太地区贡献者活跃度的显著提升,特别是几位核心维护者的加入,使得这类会议有了更坚实的参与基础。
对于想要参与Kubernetes调度系统开发的亚太和欧洲开发者来说,这一变化意味着他们现在有更多机会实时参与技术讨论、提出建议并了解最新进展。社区鼓励所有感兴趣的开发者关注新的会议安排,积极参与到SIG-Scheduling的工作中来。
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