Mozilla Addons-Server 2025.02.20版本技术解析
Mozilla Addons-Server是Mozilla基金会维护的开源项目,作为Firefox浏览器扩展生态系统的核心后台服务。它为开发者提供了扩展提交、审核、发布和管理的完整平台,同时也支撑着Firefox浏览器的扩展商店运营。本次发布的2025.02.20版本带来了一系列重要的功能改进和架构优化。
审核流程增强
本次更新对扩展审核流程进行了多项改进。首先恢复了常规审核员在不更改日期的情况下延迟拒绝提交的能力,这一功能对于需要更多时间评估复杂扩展的情况特别有用。审核系统还新增了"转交法务部门"的操作记录功能,现在所有重要的审核状态变更都会在审核历史中清晰记录,包括将问题扩展转交给法务团队的处理过程。
在批量审批方面,系统现在会自动清除待处理的拒绝状态,并设置人工审核日期,这大大简化了审核员处理多个版本同时审批的工作流程。此外,还实现了对二级审批被拒绝情况的覆盖决策机制,为特殊情况提供了更灵活的审批流程。
安全与权限优化
在安全方面,本次更新允许通过API认证来下载源代码包,这一改进既保证了安全性,又为开发者提供了更便捷的获取源代码的方式。同时,移除了'enable-soft-blocking'功能开关的迁移代码,标志着软阻塞功能已成为系统标准特性。
数据模型重构
本次发布包含了对推广扩展相关数据模型的重要重构。新引入了PromotedGroup、PromotedAddonPromotion和PromotedAddonVersion三个模型,这些模型与现有的PromotedAddon和PromotedApproval模型保持同步。这一重构使推广扩展的管理更加模块化和灵活。
推广组现在使用APIChoicesWithNone进行重构,这一改进使得系统在处理推广组选择时更加高效和一致。这些模型层面的优化为未来可能的推广功能扩展打下了坚实基础。
容器化改进
在部署方面,对Docker配置进行了优化,将DOCKER_TARGET明确限定为仅构建时参数。这一改动使得容器构建过程更加清晰,减少了运行时配置的复杂性,提高了部署的一致性和可靠性。
总结
2025.02.20版本的Mozilla Addons-Server在审核流程、安全权限、数据模型和部署架构等多个方面都进行了重要改进。这些变化不仅提升了系统的功能和稳定性,也为未来的扩展和发展预留了空间。特别是审核流程的增强和推广模型的优化,将直接改善开发者和审核员的使用体验,进一步巩固Firefox扩展生态系统的健康发展。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0113AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
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