Swagger Editor项目引入AsyncAPI 3.0宠物商店示例文档
在API开发工具领域,Swagger Editor一直是最受欢迎的OpenAPI规范编辑工具之一。随着AsyncAPI规范的快速发展,Swagger Editor团队也开始加强对AsyncAPI规范的支持。最新进展显示,Swagger Editor的下一代版本(@next)已经成功引入了AsyncAPI 3.0版本的宠物商店示例文档。
AsyncAPI规范是为异步API设计的开放标准,类似于OpenAPI规范但专注于事件驱动架构。宠物商店示例是API规范中最经典的演示案例之一,它展示了API定义的基本结构和常见模式。将AsyncAPI 3.0版本的宠物商店示例集成到Swagger Editor中,意味着开发者可以直接在这个广受欢迎的工具中学习和体验最新的AsyncAPI 3.0规范。
技术实现上,团队采用了AsyncAPI官方提供的转换工具,将现有的AsyncAPI 2.6.0版本的宠物商店示例转换为3.0.0版本。转换过程中使用了默认的"pointOfView"逻辑,确保了规范转换的准确性和一致性。这种转换不仅包括语法层面的升级,还涉及到了AsyncAPI 3.0引入的新特性和改进。
这一改进对开发者社区具有重要意义。首先,它降低了学习和采用AsyncAPI 3.0规范的门槛,开发者可以在熟悉的Swagger Editor环境中直接查看和编辑最新的AsyncAPI文档。其次,这也表明了Swagger Editor项目对异步API生态系统的持续投入和支持,为事件驱动架构的开发者提供了更好的工具支持。
随着微服务和事件驱动架构的普及,AsyncAPI规范的重要性日益凸显。Swagger Editor引入AsyncAPI 3.0示例文档的这一举措,将帮助更多开发者快速上手异步API开发,推动事件驱动架构的标准化进程。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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