FluidFramework v2.13.0 版本发布:SharedTree DDS 的演进与增强
微软开源的 FluidFramework 是一个用于构建实时协作应用的分布式数据结构框架。在最新发布的 v2.13.0 版本中,重点增强了 SharedTree 这一分布式数据结构(DDS)的功能,特别是在模式演进(Schema Evolution)和节点模式元数据(Node Schema Metadata)方面带来了重要改进。
模式演进的新Alpha API
在分布式协作应用中,数据模式(Schema)的演进是一个常见挑战。传统上,应用开发者需要分阶段部署模式变更以避免数据不一致或协作问题。v2.13.0 版本引入了新的 Alpha API,简化了这一过程。
新版本允许开发者通过 SchemaFactoryObjectOptions.allowUnknownOptionalFields 选项声明对象节点类型可以包含未知的可选字段。这意味着:
- 旧版本应用可以安全地打开包含新字段的文档
- 新版本应用可以逐步添加新字段而不破坏向后兼容性
- 无需复杂的多阶段部署流程
例如,一个几何绘图应用最初可能只定义圆形的x、y坐标。随着功能增强,可以安全地添加半径、颜色等新属性,而不会影响旧版本应用的运行。
节点模式元数据支持
v2.13.0 版本还扩展了节点模式(Node Schema)的功能,允许开发者附加元数据。这些元数据可以包括:
- 系统理解的属性(如描述信息)
- 应用特定的自定义属性
通过 SchemaFactoryAlpha 的新方法(如 object、arrayAlpha、mapAlpha 等),开发者可以在创建模式时指定元数据。例如,一个搜索功能可以利用元数据标记某些节点类型为"不参与搜索"。
这种设计使得模式定义更加丰富和灵活,同时保持了类型安全性。需要注意的是,如果现有代码中已经使用了"metadata"属性名,可能需要调整以避免冲突。
总结
FluidFramework v2.13.0 的这些改进使开发者能够:
- 更灵活地处理模式演进,降低协作应用的功能迭代成本
- 通过元数据丰富模式定义,支持更复杂的业务逻辑
- 保持系统的健壮性和向后兼容性
这些特性目前标记为Alpha状态,适合希望探索前沿功能的开发者使用。随着框架的成熟,这些API有望成为构建复杂协作应用的标准工具。
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
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