React Native Async Storage 新增 visionOS 平台支持的技术解析
近日,React Native Async Storage 项目发布了 1.22.0 版本,其中最重要的更新是新增了对 visionOS 平台的支持。这一更新使得开发者能够在苹果最新的混合现实头显设备上使用 Async Storage 进行本地数据存储。
visionOS 是苹果为 Vision Pro 头显设备开发的全新操作系统,它基于 iOS 的核心技术但提供了独特的空间计算体验。React Native 社区通过 react-native-visionos 项目为开发者提供了在该平台上构建应用的能力。
在技术实现层面,Async Storage 对 visionOS 的支持非常简单直接。这是因为 Async Storage 的核心 API 在 visionOS 平台上已经完全可用。开发团队只需要在项目的 podspec 文件中添加对 visionOS 平台的声明即可完成适配。具体来说,就是在 RNCAsyncStorage.podspec 文件中添加了 ":visionos => '1.0'" 的平台声明。
这种简单的适配方式反映了 Async Storage 良好的跨平台兼容性设计。Async Storage 作为 React Native 生态中最常用的本地存储解决方案之一,其核心功能主要依赖于各平台都提供的基础存储能力,因此在新的 visionOS 平台上也能很好地工作。
对于开发者来说,这一更新意味着他们可以像在其他平台上一样,在 visionOS 应用中使用熟悉的 Async Storage API 来存储和检索数据。无论是用户偏好设置、应用状态还是其他需要持久化的数据,现在都可以在 visionOS 应用中无缝使用。
从技术架构的角度来看,Async Storage 在 visionOS 上的实现与其他苹果平台(iOS、tvOS)保持了一致性。它仍然使用相同的底层存储机制,确保了数据存储的可靠性和性能表现。这种一致性也降低了开发者的学习成本,使他们能够快速将现有应用迁移到 visionOS 平台。
随着混合现实技术的发展,visionOS 平台的重要性将不断提升。Async Storage 对 visionOS 的及时支持,为 React Native 开发者进入这一新兴领域提供了重要的基础设施。开发者现在可以专注于构建创新的空间计算体验,而不必担心基础的数据存储问题。
这一更新也体现了 React Native 生态系统的活力和适应性。通过及时支持新平台,Async Storage 继续巩固了其作为 React Native 首选本地存储解决方案的地位。对于计划开发 visionOS 应用的 React Native 开发者来说,升级到 1.22.0 或更高版本将获得完整的 visionOS 支持能力。
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