Axmol引擎2.3.1版本发布:2D游戏开发的稳定升级
Axmol引擎是基于Cocos2d-x分支发展而来的开源2D游戏引擎,专注于为开发者提供高性能、跨平台的游戏开发解决方案。作为一款轻量级但功能全面的引擎,Axmol在移动游戏开发领域有着广泛的应用基础。
近日,Axmol团队正式发布了2.3.1版本,这是一个长期支持(LTS)的小幅更新版本,主要针对之前版本中存在的问题进行了修复,并对部分功能进行了优化改进。作为2.3.x系列的一个维护版本,2.3.1虽然没有引入重大新特性,但在稳定性和可靠性方面做出了重要提升。
核心问题修复
本次更新中最值得关注的是对RenderTexture内部精灵定位问题的修复。RenderTexture作为引擎中用于离屏渲染的重要组件,其内部精灵的定位准确性直接影响到游戏中的视觉效果。开发团队不仅修复了这个问题,还同步更新了相关的测试用例,确保了修复的完整性和可靠性。
另一个值得注意的修复是针对WebAssembly平台的imgui编译和链接错误。随着Web游戏生态的发展,WASM支持变得越来越重要,这一修复确保了开发者在使用ImGui调试工具时的顺畅体验。
绘图系统方面,开发团队修复了drawCardinalSplines()函数在最后一个控制点绘制超出范围的问题。Cardinal样条曲线是游戏开发中常用的平滑路径绘制方法,这一修复使得曲线绘制更加精确,满足了开发者对高质量图形渲染的需求。
开发体验优化
除了问题修复外,2.3.1版本还对开发体验做了一些改进。持续集成(CI)系统得到了增强,现在构建失败时会明确抛出错误,帮助开发者更快定位问题。开发环境设置文档(DevSetup.md)也经过了优化,使新用户能够更顺利地搭建开发环境。
第三方库更新
作为常规维护的一部分,本次更新将xxhash库从0.8.2版本升级到了0.8.3。xxhash是一个高性能的哈希算法库,在引擎内部有广泛应用,这次更新带来了性能和安全性的提升。
版本稳定性与适用场景
作为LTS(长期支持)版本,2.3.1特别适合已经基于Axmol引擎开发项目的团队进行升级。对于那些对稳定性要求较高的商业项目,或者正处于维护期的游戏产品,升级到这个版本可以获得更好的稳定性和可靠性保障,而不用担心引入重大变更带来的风险。
对于新项目,虽然可以考虑直接使用最新的主版本,但2.3.1作为经过验证的稳定版本,仍然是许多团队的安全选择。特别是当项目对某些特定功能(如RenderTexture或Cardinal样条曲线)有依赖时,这个版本提供了经过修复的可靠实现。
总结
Axmol 2.3.1版本虽然是一个维护性质的小版本更新,但它体现了开发团队对产品质量的持续关注。通过修复关键问题、优化开发体验和更新依赖库,这个版本为开发者提供了更加稳定可靠的开发基础。对于正在使用Axmol引擎的团队来说,升级到这个版本是值得推荐的选择。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00