Google Cloud PHP 0.279.0版本发布:AI平台、对话式AI等多项服务升级
Google Cloud PHP客户端库发布了0.279.0版本,为开发者带来了多项重要更新。Google Cloud PHP是Google官方提供的PHP语言客户端库,它让PHP开发者能够轻松集成和使用Google Cloud平台的各种服务,包括计算、存储、数据库、机器学习等。
AI平台模型版本控制支持
本次更新中,AI Platform服务(v1.20.0)新增了允许用户指定Model Garden模型版本ID的功能。Model Garden是Google Cloud上的模型库,包含各种预训练模型。通过版本控制支持,开发者现在可以更精确地控制生产环境中使用的模型版本,确保模型更新的可控性和可追溯性。
对话式AI功能增强
Dialogflow服务(v2.1.0)引入了两个新的RPC接口:
- IngestContextReferences:用于批量导入上下文引用
- GenerateSuggestions:自动生成对话建议
这些新功能将帮助开发者更高效地构建和维护复杂的对话系统,特别是在需要处理大量上下文数据或需要智能建议生成的场景中。
分析管理功能扩展
Analytics Admin服务(v0.27.0)新增了对KeyEvents AdminAPI ChangeHistory的支持。KeyEvents是关键事件跟踪功能,现在开发者可以通过AdminAPI访问这些关键事件的历史变更记录,这对于分析用户行为变化和审计配置变更非常有价值。
聊天应用通知设置
Apps Chat服务(v0.10.0)增加了空间通知设置功能。企业聊天应用开发者现在可以为不同的聊天空间配置特定的通知规则,提供更精细的通知管理能力,改善用户体验。
文件存储区域层级支持
Filestore服务(v2.1.0)在v1 API中增加了REGIONAL层级的支持。这意味着开发者现在可以选择将文件存储部署在特定区域,而不是多区域,这在某些合规性要求或性能优化场景下非常有用。
发布/订阅消息转换改进
PubSub服务(v2.11.0)对消息转换功能进行了调整:
- 弃用了"enabled"字段
- 新增了"disabled"字段
这种改变提供了更清晰的API设计,使开发者能够更直观地理解和管理消息转换的启用状态。
商户账户服务重大变更
Shopping Merchant Accounts服务(v0.5.0)引入了一些重大变更,主要涉及在线退货政策(OnlineReturnPolicy)的字段要求变化:
- 将多个可选字段(type、label、countries、return_policy_uri)改为必填字段
- 新增SeasonalOverride消息类型
- 添加seasonal_overrides字段支持季节性覆盖规则
这些变更虽然带来了破坏性变化,但使得API更加严谨,能够更好地支持复杂的电商退货政策场景。
审计日志权限类型更新
Cloud Common Protos(v0.8.0)更新了audit_log proto,新增了PermissionType。这一底层协议的更新为各种Google Cloud服务的审计日志提供了更丰富的权限类型信息,有助于安全审计和合规性检查。
事件发布文档改进
Eventarc Publishing服务(v1.1.4)主要进行了文档改进,特别是Publisher服务的文档质量得到提升,这将帮助开发者更好地理解和使用事件发布功能。
总体而言,Google Cloud PHP 0.279.0版本在多方面进行了功能增强和优化,特别是在AI服务、对话系统、分析管理和电商解决方案等领域。开发者可以根据自己的业务需求,选择性地采用这些新功能来提升应用的能力和用户体验。
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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
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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