Stacks-core 3.1.0.0.7版本发布:优化区块生产与性能提升
Stacks-core是一个开源的区块链实现,它支持智能合约和去中心化应用开发。作为Stacks区块链的核心组件,stacks-node负责网络通信、共识机制和区块生产等关键功能。本次发布的3.1.0.0.7版本带来了多项重要改进,特别是在区块生产稳定性和性能优化方面。
核心改进
区块生产优化
新版本引入了"耐心区块提交"机制,矿工在收到燃烧块后会等待可配置的时间才开始提交区块承诺。这一设计显著减少了矿工需要进行的RBF(费用替换)交易数量,提高了网络稳定性。
签名验证增强
签名验证器现在会严格限制重组操作——如果当前周期已有超过一个区块获得全局批准,系统将不允许重组。这一变更增强了网络安全性,防止潜在的双花攻击。
性能提升
更高效的Clarity成本计算器
开发团队实现了更快速的默认成本函数计算器,显著提升了Clarity智能合约的执行效率。同时,错误处理信息也进行了标准化,使开发者能更准确地诊断成本相关问题。
事件观察者改进
新增了disable_retries模式,允许事件观察者在出错时禁用自动重试机制。这一功能特别适合需要精确控制错误处理流程的高级应用场景。
网络监测与日志增强
StackerDB监听器的日志系统现在包含了权重阈值和百分比信息,为网络运维人员提供了更丰富的监测数据,便于分析网络健康状况和性能瓶颈。
向后兼容性
3.1.0.0.7版本完全兼容3.x.x.x.x系列的链状态目录,用户升级时无需进行特殊的数据迁移操作。配套的stacks-signer版本为3.1.0.0.7.0,提供了与主节点相匹配的签名功能。
开发者体验改进
针对测试环境,修复了cycle_extend_with_other_transactions测试中的不稳定性问题,提高了开发流程的可靠性。同时,贡献脚本block-replay.sh中的算术错误也得到了修正。
运维增强
Nakamoto模式下新增了burn_fee_cap的热重载功能,使网络参数调整更加灵活,无需重启节点即可生效。此外,系统现在能正确处理旧版区块响应解码,提高了与历史数据的兼容性。
这个版本通过多项底层优化和错误修复,显著提升了Stacks网络的稳定性和性能,为开发者和节点运营者提供了更可靠的基础设施。特别是区块生产机制的改进,将有效减少网络中的交易冲突,提升整体吞吐量。
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