Xmake项目中set_kind("object")与before_buildcmd_file的交互问题分析
在Xmake构建系统中,开发者发现了一个关于目标类型设置与构建规则交互的有趣问题。当使用set_kind("object")设置目标类型为对象文件时,如果该目标依赖另一个同样设置为对象文件类型的目标,并且同时使用了before_buildcmd_file规则,会导致生成的对象文件未被正确链接。
这个问题特别出现在使用代码生成工具如protobuf和capnproto时。具体表现为:当目标A设置为对象文件类型并依赖另一个对象文件类型的目标B时,通过before_buildcmd_file规则生成的文件不会被包含在最终链接的对象文件列表中。
深入分析这个问题,可以发现其核心在于构建流程的时序问题。before_buildcmd_file规则本应在收集对象文件列表之前执行,以便将生成的文件包含在列表中。然而在实际执行中,当存在对象文件类型的依赖关系时,这个规则会在对象文件收集完成后才执行,导致生成的文件被遗漏。
Xmake开发团队已经针对protobuf规则发布了修复补丁,通过调整对象文件收集的时机解决了这个问题。这个修复方案的核心思路是确保在收集对象文件列表之前完成所有文件生成操作。
值得注意的是,这个问题不仅限于protobuf规则,类似的设计模式也出现在asn1c、qt/qrc、lex_yacc、qt/moc、ispc、capnproto、verilator、vala、cppfront和qt/qmltyperegistrar等多个规则中。虽然目前只对protobuf规则进行了修复,但这个解决方案为其他规则的类似问题提供了参考。
这个问题揭示了Xmake构建系统中目标类型设置与构建规则交互时的一个潜在陷阱,特别是在处理对象文件类型的目标依赖关系时。开发者在设计复杂构建流程时,应当特别注意这种类型的交互问题,特别是在使用代码生成工具和自定义构建规则时。
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-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