Plutus核心UPLC评估模式差异分析:从1.30到1.31版本的变更影响
在Plutus核心(Plutus Core)项目的开发过程中,1.31.0.0版本引入了一个值得注意的行为变更,该变更影响了UPLC(Untyped Plutus Core)脚本的评估结果输出方式。本文将深入分析这一变更的技术背景、产生原因以及对开发者可能造成的影响。
问题现象
当使用不同版本的uplc命令行工具评估同一个UPLC脚本时,开发者发现1.30.0.0版本和1.31.0.0版本产生了不同的输出结果。具体表现为:
- 1.30.0.0版本输出形如
(delay (lam i2 (lam i3 i2)))的结构 - 1.31.0.0版本则输出
(delay (lam i2 (lam i3 i3)))的结构
这种差异看似微小,但实际上反映了底层变量绑定机制的改变,可能对依赖精确评估结果的测试用例造成影响。
技术背景
Plutus Core使用两种内部形式表示UPLC AST中的变量名:
- 带有唯一标识符的字符串
- 带有de Bruijn索引的字符串
当uplc评估脚本时,它使用第二种形式(de Bruijn索引),并且如果是从flat格式解码的,文本部分保持为空。在输出评估结果时,系统会将文本名称转换为"i"加上一个整数。
变更原因
这一行为变化源于1.31.0.0版本中对打印模式的默认设置变更。具体来说:
- 1.30.0.0版本默认打印唯一标识符
- 1.31.0.0版本默认改为打印de Bruijn索引
这种变更原本是为了减少混淆,但实际上却可能造成更多困惑,特别是对于那些依赖精确输出格式进行测试验证的开发者。
解决方案
开发者可以通过显式指定--print-mode Classic参数来保持与1.30.0.0版本一致的行为。这个参数会强制使用传统的打印方式,确保评估结果的稳定性。
打印模式详解
Plutus Core提供了几种打印模式:
- Classic模式:保留原始变量绑定关系,输出稳定可靠
- Simple模式:简化输出,主要用于golden测试,牺牲了部分正确性以保持测试稳定性
- Debug模式:提供更详细的调试信息
需要注意的是,Simple模式虽然在某些场景下有用(如golden测试),但不适合用于需要精确结果的场景,因为它可能会丢失或改变部分变量绑定信息。
对开发者的建议
- 在关键测试中始终明确指定
--print-mode Classic参数 - 避免依赖Simple模式的输出进行功能验证
- 升级到1.31.0.0或更高版本时,检查现有测试用例是否受此变更影响
- 对于需要稳定输出的场景,考虑固定UPLC工具的版本
未来改进
项目团队已经意识到这一问题,并计划进一步改进打印模式的默认行为和文档说明,以减少开发者的困惑。可能的改进方向包括:
- 更清晰的模式选择文档
- 更智能的默认模式选择策略
- 改进的变量绑定表示方式
这一案例也提醒我们,在编译器或语言工具的设计中,输出稳定性和向后兼容性是需要特别关注的重要方面。
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。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0118
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