Ghostery浏览器扩展v10.4.28版本技术解析
Ghostery是一款知名的隐私保护浏览器扩展,专注于帮助用户拦截数据收集器、广告以及恶意软件,同时提供详细的隐私报告功能。该扩展支持Chromium和Firefox两大主流浏览器平台,通过智能算法实时保护用户的上网隐私。
本次发布的v10.4.28版本主要带来了隐私报告功能的增强和多项用户界面优化,进一步提升了用户体验和隐私保护能力。
隐私报告功能升级
新版本对WhoTracksMe隐私报告进行了显著改进。隐私报告功能是Ghostery的核心特性之一,它能够详细分析网站上的数据收集活动,为用户提供直观的数据可视化展示。
技术团队重构了报告生成逻辑,优化了数据采集和处理流程,使得报告内容更加准确和全面。同时更新了报告中的文案描述,使用更清晰易懂的语言向用户解释复杂的隐私概念。
用户界面优化
在面板控制方面,开发团队修复了暂停按钮的功能问题,确保用户能够可靠地控制扩展的运行状态。此外,还对整个用户界面进行了细致的打磨:
- 优化了设置页面的悬停状态效果,使交互更加自然流畅
- 改进了视图切换的过渡动画,提升了视觉体验的连贯性
- 调整了多个UI元素的布局和样式,确保界面在不同分辨率下都能正确显示
这些改进虽然看似细微,但对于日常使用体验的提升却非常明显。
营销分析集成
技术团队还添加了对UTM营销活动参数的支持。UTM参数是数字营销中常用的分析技术,通过在URL中添加特定参数来分析流量来源。Ghostery现在能够正确处理这些参数,同时仍然保护用户的核心隐私不受侵犯。
这一改进使得Ghostery在保持隐私保护核心功能的同时,也能更好地支持企业的营销分析需求,体现了产品在隐私保护和商业需求之间的平衡能力。
跨平台兼容性
新版本继续保持了优秀的跨平台兼容性,同时发布了适用于Chromium内核浏览器和Firefox浏览器的版本。两个平台的构建包大小分别为13.3MB和11MB,经过精心优化确保了性能与功能的完美平衡。
Ghostery团队通过持续迭代更新,不断强化产品的隐私保护能力,同时提升用户体验。v10.4.28版本虽然是一个小版本更新,但在细节上的打磨体现了团队对产品质量的执着追求。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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