Fuel TypeScript SDK v0.101.0 版本发布:强化谓词与交易功能
Fuel TypeScript SDK 是一个为 Fuel 区块链生态系统提供 TypeScript 支持的开发工具包。它简化了与 Fuel 区块链交互的过程,使开发者能够轻松构建去中心化应用。本次发布的 v0.101.0 版本主要围绕谓词(Predicate)功能和交易处理进行了多项重要改进。
谓词功能的重大增强
谓词是 Fuel 区块链中的一种特殊智能合约,用于定义资金使用的条件。本次更新对谓词功能进行了两项关键改进:
-
强制谓词数据验证
现在,当谓词定义了输入参数时,SDK 会强制要求开发者提供相应的数据。这一改变确保了类型安全,防止开发者意外创建无效的谓词实例。例如,对于一个需要 PIN 码参数的谓词,现在必须显式提供数据:// 旧版本(允许但不正确) const predicateNoData = new PredicatePin({ provider }) // 不再允许 // 新版本(正确方式) const predicate = new PredicatePin({ provider, data: [100] }) // 必须提供数据 -
新增 setData 方法
为谓词类新增了setData方法,使开发者能够更灵活地更新谓词实例的数据:const predicate = new PredicatePin({ provider, data: [100] }) predicate.setData([200]) // 动态更新谓词数据
交易处理的优化
本次更新对交易处理流程进行了多项改进:
-
交易请求动态修改
现在支持在InvocationScope使用过程中对TransactionRequest进行实时修改,为开发者提供了更大的灵活性:const scope = contract.functions.some_method() scope.transactionRequest.gasLimit = 5000 // 动态调整gas限制 -
gasLimit 自动计算优化
provider.assembleTx()方法现在会考虑reserveGas参数来设置交易的gasLimit,确保交易有足够的 gas 执行。 -
交易状态订阅优化
当用户只等待预确认(Preconfirmation)状态时,SDK 会自动关闭订阅连接,避免资源浪费。
移除废弃API
移除了 BaseInvocationScope.getTransactionId() 方法,开发者现在需要通过更明确的方式获取交易ID:
// 新方式
const request = contract.functions.get_counter().fundWithRequiredCoins()
const chainId = await provider.getChainId()
const txId = request.getTransactionId(chainId)
升级建议
对于正在使用 Fuel TypeScript SDK 的开发者,建议:
- 检查项目中是否使用了无数据的谓词实例,确保为所有需要参数的谓词提供数据
- 将
getTransactionId()的调用替换为新方式 - 利用新的交易修改功能优化交易构建流程
这些改进使 SDK 更加健壮和易用,同时为开发者提供了更强大的功能来控制区块链交互的各个方面。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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