Project.Graph 1.3.0版本发布:节点编辑与逻辑计算能力全面升级
Project.Graph是一款专注于图形化编程和节点式编辑的开源工具,它通过直观的节点连接方式帮助用户构建复杂的工作流和逻辑关系。在最新发布的1.3.0版本中,开发团队带来了多项重要改进,特别是针对节点编辑体验和逻辑计算能力的增强,使这款工具在可视化编程领域又向前迈进了一大步。
节点编辑体验的重大提升
1.3.0版本终于实现了节点手动换行这一用户期待已久的功能。在图形化编程环境中,节点的文本内容经常需要根据布局进行调整,手动换行功能允许用户自由控制节点文本的显示方式,大大提升了编辑的灵活性。
新版本还引入了以下编辑体验优化:
- 自定义换行和退出编辑的快捷键配置,用户可以根据个人习惯设置
- 编辑完成时的视觉特效反馈,使操作更加直观
- 优化了自动对齐功能,新增中心轴线对齐方式
- 改进了节点创建特效,使其更加简洁实用
这些改进使得Project.Graph的节点编辑体验达到了一个新的水平,特别是手动换行功能的实现,解决了自PyQt版本以来长期存在的痛点问题。
逻辑计算引擎的革新
1.3.0版本对逻辑计算能力进行了全面升级,引入了多项新特性:
- 变量系统:逻辑节点现在支持变量定义和使用,为复杂逻辑的实现奠定了基础
- 逻辑节点面板:新增的专用面板使逻辑节点的管理和使用更加便捷
- 节点创建逻辑:可以通过逻辑节点动态创建其他节点,大大扩展了自动化能力
特别值得注意的是,开发团队计划未来使用Section框来表示for循环结构。这种设计将允许用户创建节点矩阵并实现循环逻辑,逐步将这部分功能完善成类似编程语言的完整特性。这一发展方向将使Project.Graph不仅是一个图形化编辑工具,更成为一个强大的可视化编程环境。
其他重要改进
除了核心功能的增强外,1.3.0版本还包含多项优化和修复:
- 解决了Android设备无法加载程序的问题
- 新增了自定义特效开关页面,用户可以根据需要调整视觉效果
- 修复了空项目仍提示保存的问题
- 优化了输入焦点管理,在鼠标点击时自动移除所有输入焦点
这些改进虽然看似细节,但对于提升整体用户体验却至关重要,特别是Android兼容性的修复,使移动端用户能够正常使用这款工具。
总结
Project.Graph 1.3.0版本的发布标志着这款工具在节点式编辑和可视化编程领域又迈出了坚实的一步。手动换行功能的实现解决了长期存在的用户体验问题,而逻辑计算引擎的升级则为构建更复杂的图形化程序提供了可能。随着未来循环结构等编程特性的加入,Project.Graph有望成为一个功能更加全面的可视化编程平台。
对于现有用户来说,这一版本带来了更流畅的编辑体验和更强大的功能;对于新用户而言,现在正是探索这款工具的好时机。无论是简单的流程图绘制,还是复杂的逻辑实现,Project.Graph 1.3.0都能提供令人满意的解决方案。
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
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