Expensify/App 9.1.17-1版本发布:移动端优化与功能增强
Expensify是一款广受欢迎的财务管理应用程序,专注于简化个人和企业的费用报告、报销流程以及团队协作。该应用提供了从收据扫描到费用审批的全套解决方案,帮助用户高效管理财务事务。
核心功能优化
用户界面改进
本次更新对用户界面进行了多项优化,解决了多个影响用户体验的问题。修复了在邀请进入私聊时可能出现的空白背景问题,提升了界面一致性。同时解决了键盘弹出时模态框底部变灰的视觉问题,使交互更加流畅。
工作区管理增强
针对工作区功能进行了重要改进,修复了从共享费用跟踪流程创建的工作区默认名称显示用户邮箱而非预期名称的问题。此外,还解决了创建工作区失败时可能错误显示引导模态框的情况,提升了工作区创建的稳定性。
搜索功能优化
改进了搜索功能对特殊字符的处理能力,现在包含特殊字符的聊天报告能够正常出现在搜索结果中。这一改进显著提升了搜索功能的可靠性和用户体验。
技术实现细节
表单处理改进
在技术实现层面,项目将账户类型步骤迁移到了FormProvider架构中,这是向更现代化、更可维护的表单处理方式迈进的重要一步。这种架构变更有助于减少代码重复,提高表单状态管理的效率。
性能优化
针对性能问题,开发团队修复了多个可能导致界面卡顿或异常跳转的问题。包括解决了创建费用时聊天界面短暂跳转到顶部的问题,以及优化了接收付款时的自动滚动行为,使交互更加平滑。
移动端特定改进
在移动端方面,修复了选择州/省后键盘短暂出现的问题,优化了键盘交互流程。同时改进了导入成员成功消息的显示方式,使其更加友好和直观。
辅助功能增强
本次更新特别关注了辅助功能的改进,为聊天列表项添加了VoiceOver支持,提升了视障用户的使用体验。这是Expensify持续致力于无障碍访问的重要体现。
安全与合规
在安全方面,更新统一了"双因素认证"的显示格式,始终使用连字符形式("Two-Factor Authentication"),保持术语一致性。同时增加了禁止费用功能,为企业用户提供了更严格的费用管控能力。
开发者相关
对于开发者而言,本次更新包含了多项底层架构改进,如修复了独立应用开发构建问题,优化了Graphite统计计数器实现,并改进了桌面应用的调试能力。这些改进为后续功能开发奠定了更坚实的基础。
Expensify/App 9.1.17-1版本通过上述多项优化和功能增强,进一步提升了应用的稳定性、可用性和用户体验,体现了开发团队对产品质量的持续追求。
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