NEAR Core 2.6.0-rc.1版本发布:全球合约支持与乐观区块优化
NEAR Core是NEAR区块链协议的核心实现,作为一个分片式、开发者友好的区块链平台,NEAR以其独特的夜影分片技术和易用性在区块链领域占据重要地位。本次发布的2.6.0-rc.1版本带来了两项重要的协议升级,将显著提升NEAR网络的功能性和性能表现。
全球合约支持(NEP-591)
本次升级最重要的特性之一是实现了NEP-591方案中描述的全球合约功能。全球合约是一种特殊的智能合约,它可以在所有分片上同时运行,而不需要像普通合约那样被分配到特定分片。
传统上,NEAR的分片架构意味着智能合约只能在其部署的分片上执行。这种设计虽然提高了系统的可扩展性,但也带来了一些限制,特别是对于那些需要跨分片访问的应用场景。全球合约的引入解决了这一问题,使得开发者可以构建更灵活、功能更强大的去中心化应用。
全球合约的实现涉及到底层协议的多项修改,包括合约部署机制、执行上下文管理和跨分片通信等方面。这一特性为NEAR生态系统打开了新的可能性,特别是在以下场景中特别有价值:
- 跨分片资产管理和转移
- 全局状态管理和共享服务
- 网络级基础设施组件
乐观区块优化
另一个重要的协议变更是引入了乐观区块(Optimistic Block)机制,旨在减少区块和分片生产流程中的延迟问题。在之前的实现中,区块和分片的生产流程存在双重执行延迟的问题,这在一定程度上限制了网络的吞吐量和响应速度。
乐观区块的工作原理是允许区块生产者在验证完当前区块后立即开始生产下一个区块,而不需要等待所有分片的完整验证结果。这种优化可以显著减少区块生产的整体延迟,提高网络的整体性能。
具体来说,这项改进:
- 减少了区块确认时间
- 提高了网络的吞吐量
- 优化了资源利用率
数据库迁移与升级注意事项
2.6.0-rc.1版本包含了从数据库版本43到44的迁移。这一迁移过程在测试网验证节点和RPC节点上大约需要5秒,在归档节点上则需要约60秒。值得注意的是,迁移过程中不需要额外的磁盘空间。
对于需要从2.6版本回滚到2.5版本的用户,项目团队提供了专门的恢复工具和流程。恢复操作需要使用neard database rollback-to25命令,并且必须在协议升级完成前执行。恢复过程可能需要较长时间处理大型归档数据库,用户需要保持耐心等待过程完成。
协议升级时间表
根据发布说明,协议版本77的投票将于2025年4月14日19:00 UTC开始,预计升级将在12-24小时后,即2025年4月15日7:00至19:00 UTC之间进行。升级完成后,节点运营者需要按照团队提供的指导更新某些配置值,以优化区块生产速率。
总结
NEAR Core 2.6.0-rc.1版本的发布标志着NEAR协议在功能和性能上的又一次重要进步。全球合约的支持为开发者提供了更强大的工具,而乐观区块优化则进一步提升了网络的效率。这些改进共同推动NEAR向更高效、更灵活的区块链平台发展,为构建下一代去中心化应用奠定了更坚实的基础。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112