XTDB项目中对PostgreSQL标准字符串兼容性的支持
PostgreSQL数据库系统中有一个名为standard_conforming_strings的配置参数,这个参数控制着字符串字面量的解析行为。在XTDB项目中,开发团队最近针对这一参数进行了兼容性改进,以确保与Ruby的Sequel ORM框架能够更好地协同工作。
standard_conforming_strings参数决定了PostgreSQL如何处理字符串中的反斜杠转义字符。当该参数设置为"on"时,字符串中的反斜杠将被视为普通字符;而设置为"off"时,反斜杠会被解释为转义字符。这一设置对于确保SQL语句在不同数据库系统间的兼容性非常重要。
在Ruby生态中,Sequel ORM框架默认会在连接PostgreSQL数据库时尝试设置这个参数。XTDB作为一个兼容PostgreSQL协议的数据库系统,需要正确处理这一设置请求。开发团队发现,当Sequel尝试设置standard_conforming_strings参数时,XTDB会抛出解析错误,因为系统尚未实现对这个特定SET命令的支持。
为了解决这个问题,XTDB团队决定将这个SET命令实现为一个无操作(no-op),即接受这个设置但不实际改变任何行为。这是因为XTDB本身只支持标准兼容的字符串处理方式,与standard_conforming_strings=on的行为一致。这种处理方式既保持了兼容性,又不需要修改XTDB的核心字符串处理逻辑。
值得注意的是,虽然解决了这个特定参数的问题,但要让Sequel ORM完全兼容XTDB还需要处理其他PostgreSQL特有的行为和版本检测机制。例如,Sequel会检查数据库版本号来决定支持哪些SQL特性,而XTDB需要提供适当的响应来确保ORM框架能够正常工作。
这一改进展示了XTDB项目对兼容性的重视,特别是在与现有ORM框架集成方面。通过逐步完善对PostgreSQL协议和特性的支持,XTDB能够更好地融入现有的数据库生态系统,为开发者提供更平滑的迁移和使用体验。
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-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