zksync-era核心版本v26.3.0技术解析
zksync-era是一个基于零知识证明技术的Layer 2扩容解决方案,旨在为区块链网络提供高性能、低成本的交易处理能力。该项目通过创新的zkRollup技术,在保证主网安全性的同时,显著提升了交易吞吐量并降低了gas费用。
核心功能更新
合约验证器改进
本次更新对合约验证器进行了多项重要改进。首先,系统现在会拒绝已经验证过的合约的重复验证请求,这有效减少了不必要的计算资源消耗。其次,引入了部分匹配和自动验证功能,大大提升了验证过程的智能化程度。开发者现在可以更灵活地处理合约验证场景,特别是对于复杂合约的验证变得更加高效。
对于EVM兼容性方面,验证器API新增了对EVM缺失选项的支持,这使得从其他网络迁移过来的合约能够更顺畅地在zksync-era上进行验证和部署。这些改进共同提升了开发者在zksync-era生态中的开发体验。
执行节点(EN)优化
执行节点作为系统关键组件,本次更新对其默认请求实体限制进行了优化调整。通过更合理的默认值设置,系统能够在保证稳定性的同时提供更好的性能表现。同时,相关API限制的文档也得到了完善,使开发者能够更清晰地了解系统边界和优化方向。
性能提升
数据库层面进行了重要优化,移除了对events.tx_initiator_address的写入操作和索引。这一改动显著减少了数据库的I/O压力,特别是在处理大量事件时能够带来明显的性能提升。
虚拟机(VM)方面新增了签名验证缓存功能,避免了重复的签名验证计算。对于高频调用的合约方法,这一优化可以大幅减少计算开销,提升整体交易处理速度。
技术架构演进
本次更新对zksync_types模块进行了瘦身,通过模块化重构减少了核心类型的体积和依赖关系。这种架构优化使得代码库更加清晰,也降低了未来维护和扩展的复杂度。
FFLONK协议版本得到了更新,这是zksync-era使用的零知识证明系统的重要组成部分。新版本可能包含了性能优化或安全性增强,为系统提供了更强大的证明能力。
问题修复与稳定性增强
多个影响系统稳定性的问题在此版本中得到修复。包括对象存储重试机制中增加了调试信息,便于问题排查;跨链通信解码问题的修复确保了网络间通信的可靠性;虚拟机验证相关的一些分歧问题也得到了解决,保证了执行结果的一致性。
对于开发者工具链的支持也有所加强,特别是对较新版本的foundry-zksync工具提供了更好的兼容性,这使得使用流行开发工具集的开发者能够更顺畅地在zksync-era上进行开发。
总结
zksync-era v26.3.0版本在合约验证、执行节点性能、数据库优化等多个方面带来了显著改进。这些更新不仅提升了系统的整体性能和稳定性,也为开发者提供了更完善的工具和支持。特别是合约验证器的智能化改进和虚拟机性能优化,将直接影响到开发者的日常使用体验。随着这些改进的落地,zksync-era作为Layer 2解决方案的竞争力得到了进一步增强。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00