探索 Shen:Common Lisp 上的强大力量

Shen for Common Lisp 是一个由 Mark Tarver 创建并由 Shen 语言开源社区持续贡献的项目。这个项目为 Common Lisp 环境带来了 Shen 语言的强大功能,并且在 Steel Bank Common Lisp(SBCL) 上运行得异常快速。Shen 的目标是成为一个实用的函数式编程语言,它结合了 Lisp 的灵活性和 Scheme 的简洁性。
项目介绍
Shen for Common Lisp 提供了与 Common Lisp 兼容的实现,支持包括 GNU CLisp, Clozure Common Lisp, Embeddable Common Lisp 和 Steel Bank Common Lisp 在内的多种实现。这个项目不仅包含了 Shen 的核心功能,还提供了一个交互式的 REPL,方便开发人员进行尝试和调试。预编译的二进制文件可以在 GitHub 发布页面上找到,对于SBCL构建,还有 Homebrew 配方可供安装。
项目技术分析
Shen 拥有强大的元编程能力,允许开发者在运行时修改和扩展语言本身。它的语法简洁明了,易于学习。此外,通过 INTEROP.md 文档,你可以了解到如何在 Shen 中调用 Common Lisp 函数以及反之。这样的互操作性使得从 Lisp 到 Shen 或者反向的数据传递变得简单直接。
cl.exit 函数则提供了退出程序的能力,可以根据需要返回特定的退出代码。这对于命令行工具和自动化脚本来说非常有用。
应用场景
Shen 可以广泛应用于各种场景,如软件原型设计、算法实验、编译器构建,甚至是作为嵌入式解释器用于其他应用程序中。由于其对 Lisp 生态系统的良好集成,它可以成为处理复杂数据结构和逻辑的理想选择。
项目特点
- 高效:在 SBCL 上运行标准测试套件只需4到8秒。
- 跨平台:支持多种 Common Lisp 实现,确保代码可在不同平台上运行。
- 互操作性强:无缝对接 Common Lisp,便于利用现有的 Lisp 库。
- 文档齐全:详尽的互操作性文档帮助开发者理解如何在两个系统间转换。
- 易于启动:提供预编译的二进制文件,一键安装,快速上手。
总的来说,Shen for Common Lisp 结合了两种强大语言的优点,为开发者带来了一种新的编程体验。无论你是 Lisp 迷还是寻求新挑战的技术爱好者,Shen 都值得你一试。现在就加入社区,探索这个充满潜力的语言世界吧!
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-1.5暂无简介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
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
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