AMPHTML项目中的CMP检测机制解析
在AMPHTML项目中,开发者们提出了一个关于如何检测页面是否存在CMP(Consent Management Platform,同意管理平台)的技术需求。这个需求源于Prebid广告系统在AMP环境下的用户同步机制实现问题。
背景与需求
Prebid广告系统在AMP页面中提供了两种用户同步方式:load-cookie.html和load-cookie-with-consent.html。这两种方式的存在是因为当前系统无法准确判断页面是否包含CMP组件。这种不确定性导致开发者不得不维护两个版本的同步文件,增加了发布者的使用复杂度。
在传统网页环境中,开发者可以通过检测__tcf()和__gpp()等IAB标准函数来判断CMP的存在。但在AMP环境中,缺乏类似的明确检测机制,导致代码无法区分以下三种情况:
- 页面根本没有CMP
- CMP响应缓慢
- 用户尚未提交同意设置
技术实现现状
经过技术讨论和测试,发现AMP运行时已经提供了隐式的解决方案。当页面不存在amp-consent组件时,发送send-consent-data消息会立即返回一个包含空值的响应对象:
{
"sentinel": "amp",
"type": "consent-data",
"consentMetadata": null,
"consentString": null,
"consentPolicyState": null,
"consentPolicySharedData": null
}
这个行为实际上已经为开发者提供了判断CMP是否存在的依据:如果收到这个空值响应,可以确定页面没有CMP;如果有CMP存在,则会返回实际的同意数据或等待用户交互。
开发注意事项
在实际开发中,需要注意以下几点:
-
消息传递安全:AMP运行时会对消息来源进行严格的origin检查,开发者必须确保iframe与父页面同源,否则消息会被丢弃。
-
响应时间:对于没有CMP的页面,响应是即时的;而有CMP的页面响应时间取决于用户交互和CMP的具体实现。
-
兼容性处理:代码应该同时处理空值响应和有值响应两种情况,确保在各种环境下都能正常工作。
最佳实践建议
基于这一机制,开发者可以:
-
统一使用单一版本的同步文件,通过检测响应内容来判断CMP状态。
-
设置合理的超时机制,避免在异常情况下长时间等待。
-
在文档中明确说明这一行为,帮助其他开发者正确使用这一特性。
这一发现解决了最初的问题需求,使得Prebid可以简化其AMP同步机制,减少发布者的配置负担,同时保持功能的完整性和可靠性。
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