Taiko协议v1.12.0版本技术解析:零知识证明优化与软区块驱动
Taiko是一个基于区块链的Layer 2扩容解决方案,采用zkRollup技术实现高性能和低成本的链下交易处理。本次发布的v1.12.0版本主要针对零知识证明系统和区块处理机制进行了重要升级,为开发者提供了更高效的证明验证能力和更灵活的区块驱动方式。
零知识证明系统优化
本次更新对Taiko协议中的零知识证明系统进行了两项关键改进:
首先是对zk(包括Risc0和SP1)证明比例进行了调整。零知识证明系统在Layer 2解决方案中承担着验证链下交易有效性的重要职责,不同的证明系统各有其性能特点。通过优化证明比例,Taiko协议能够更合理地分配不同类型的证明任务,从而提高整体系统的验证效率。这种调整是基于长期运行数据的分析结果,旨在平衡证明生成速度、验证成本和系统安全性。
其次是将SP1合约升级至v4.0.0-rc.3版本。SP1是Taiko使用的一种零知识证明系统,这次升级带来了性能提升和功能改进。新版本优化了证明生成过程,减少了计算资源消耗,同时增强了证明验证的可靠性。对于开发者而言,这意味着更高效的交易处理和更低的gas成本。
软区块驱动API
v1.12.0版本引入了软区块驱动API,这是Taiko客户端的一个重要功能扩展。传统区块链系统中,区块生成和验证通常是硬性耦合的,而软区块驱动机制提供了更灵活的区块处理方式。
软区块驱动API允许开发者:
- 更灵活地控制区块生成和验证流程
- 实现自定义的区块处理策略
- 优化交易打包和验证的顺序
- 更好地处理网络延迟和节点同步问题
这种机制特别适合需要高度定制化区块处理逻辑的应用场景,为开发者提供了更大的控制权。
协议核心功能改进
除了上述主要特性外,本次更新还包含了几项重要的协议层优化:
在基础费用计算方面,新增了时间戳作为getBasefeeV2函数的参数。区块链网络的基础费用会根据网络拥堵情况动态调整,而加入时间戳参数后,Taiko协议能够更精确地计算和预测基础费用变化,帮助用户优化交易成本。
针对状态根处理,修复了ContextV2中可能将stateRoot设置为0的问题。状态根是区块链系统中关键的数据结构,确保其正确性对于维护系统安全至关重要。这一改进防止了潜在的状态不一致风险。
此外,还优化了上下文转换的深度复制机制。在区块链交易处理过程中,上下文信息的准确传递是保证交易执行正确性的基础。通过改进深度复制过程,Taiko协议现在能够更可靠地处理复杂的交易序列和合约调用。
总结
Taiko协议v1.12.0版本通过优化零知识证明系统、引入软区块驱动API以及改进核心协议功能,进一步提升了系统的性能、灵活性和可靠性。这些改进不仅为现有用户带来了更好的使用体验,也为开发者构建更复杂的去中心化应用提供了更强大的基础设施支持。随着这些新特性的采用,Taiko网络有望实现更高的交易吞吐量和更低的操作成本,推动Layer 2生态的持续发展。
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