DooTask v0.44.53版本发布:消息管理与工作报告功能全面升级
DooTask作为一款开源的任务管理与团队协作工具,在最新发布的v0.44.53版本中带来了多项实用功能改进和性能优化。该版本重点增强了消息交互体验和工作报告功能,同时修复了一些已知问题,使团队协作更加高效流畅。
消息管理功能增强
本次更新对消息系统进行了多项改进。新增的自定义撤回及修改消息时限功能,允许团队根据实际需求灵活配置消息的撤回和修改时间窗口,这在需要严格信息管理的团队场景中特别实用。同时优化了草稿消息功能,用户可以在输入过程中随时保存未完成的消息内容,避免意外丢失重要信息。
引用消息功能也获得了显著优化,使得团队讨论中的上下文引用更加清晰直观。转发消息功能的改进则进一步提升了信息共享的效率,用户可以更便捷地将重要消息转发给相关成员或群组。
工作报告功能升级
v0.44.53版本为工作报告模块带来了多项创新功能。新增的支持使用%符号发送工作报告的快捷方式,简化了工作报告的创建流程。更令人期待的是AI分析工作报告功能,能够自动对报告内容进行智能分析,提取关键信息,帮助管理者快速把握工作进展。
分享工作报告到消息的功能让团队成员可以轻松将报告分享给特定人员或群组,促进信息流通。工作报告列表的优化则改善了浏览体验,使用户能够更快速地查找和回顾历史报告。
性能优化与问题修复
在性能方面,该版本对全局提示系统进行了优化,提升了用户界面的响应速度和一致性。标注功能的改进使得用户可以点击标注图标直接查看标注人员,增强了协作透明度。
修复的工作流中存在已离职人员的问题,确保了工作流管理的准确性和安全性。这些改进共同提升了DooTask的整体稳定性和用户体验。
总结
DooTask v0.44.53版本通过增强消息管理和工作报告功能,进一步巩固了其作为团队协作工具的核心价值。这些改进不仅提升了日常沟通的效率,也为工作汇报和分析提供了更强大的支持。对于追求高效协作的团队来说,这个版本值得考虑升级。
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