Revm项目v55版本关键特性解析与优化改进
Revm作为区块链虚拟机(Rust EVM)的高性能实现,近期完成了v55版本的开发工作。本文将从技术角度深入分析该版本引入的重要特性和优化改进。
核心功能增强
操作费退款机制优化
v55版本对操作费退款机制进行了重要改进,新增了操作费标量缩放因子(operator fee scalar scaling factor)的支持。这项改进使得在退款计算过程中能够更精确地考虑不同网络条件下的费用调整需求,特别是在Layer2解决方案中处理大规模交易时,能够更合理地计算和返还操作费用。
EIP-7702地址支持
该版本完整实现了EIP-7702规范,特别针对extcodecopy操作码增加了对新型地址格式的支持。这一改进使得智能合约能够更高效地处理外部合约代码的复制操作,同时为未来可能的地址格式扩展奠定了基础。
性能优化措施
交易L1数据获取优化
开发团队对交易L1数据的获取过程进行了深度优化,通过减少不必要的网络请求和数据传输,显著提高了在Optimism等Layer2网络中的交易处理效率。这项优化特别有利于高频交易场景下的性能表现。
预编译合约静态化
针对Fjord和Granite网络环境,v55版本引入了静态Optimism预编译合约的实现。通过消除动态加载的开销,预编译合约的执行效率得到了显著提升,这对于高频调用的加密操作尤为重要。
全局上下文应用
在secp256k1椭圆曲线数字签名算法(ecrecover)的实现中,v55版本采用了全局上下文的设计模式。这一改变避免了重复创建和销毁上下文对象的开销,使得签名验证操作的性能得到明显改善。
新网络规范支持
Isthmus测试网完整支持
v55版本全面支持Isthmus测试网规范,包括:
- 新增BLS预编译合约实现,支持更高效的零知识证明验证
- 完善操作费计算机制,确保与主网的经济模型一致性
- 优化网络参数配置,提升测试环境下的稳定性
其他网络升级
- 完整支持Osaka网络激活规范
- 新增Holocene网络规范定义
- 实现Fjord网络L1燃气计算规则的测试覆盖
重要修复与改进
v55版本还包含多项关键修复:
- 修复了Isthmus测试网环境下的编译问题
- 改进了自毁操作码(selfdestruct)的执行逻辑,确保在特定条件下仍能正确触发
- 优化了L1区块信息处理中的交易大小估算算法
- 修正了开发者网络(devnet5)测试环境配置
总结
Revm v55版本通过引入多项核心功能增强和性能优化,进一步巩固了其作为高性能EVM实现的地位。特别是对Layer2解决方案的深度优化和新网络规范的支持,使得开发者能够更高效地构建和部署去中心化应用。这些改进不仅提升了执行效率,也为未来区块链生态的演进做好了技术准备。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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