openai-python v2.15.0更新：新增Response完成时间属性、语音模型扩展、GPT Image升级等功能详解openai-python v2.15.0 是一次重要的维护与功能增强版本，重点包括：• Response新增 completed_at 属性，支持响应结束时间追踪。• 语音模型扩展，新增 marin 与 cedar 声音选项。• 图像编辑接口支持 GPT Image 1.5 与 mini 模型。• 工具选择参数描述简化，文档更清晰。• Code Interpreter 增加内存限制设置。• Web 搜索功能优化，支持多关键词与来源返回。• 系统内部代码生成与OpenAPI规范全面更新。

milvus v2.6.8 发布：全面优化查询性能与资源调度，新增搜索高亮功能，稳定性与安全性再升级！一、核心新特性🔹 搜索结果高亮支持全新支持搜索结果高亮功能（Search with Highlighter），让文本检索结果更直观、更具可读性，显著提升用户的检索体验。详细介绍可参考官方文档中的 “Text Highlighter”。二、性能与功能改进• 将查询优化逻辑迁移至 Proxy 层，大幅提升查询性能。• 优化 LIKE 操作符的性能，采用 STL sort 提升效率。• 支持多字段的文本索引任务并发执行，提高索引构建速度。• 支持在集合级别暂停垃圾回收（GC），增强资源控制能力。• 为 QueryNodes 实现资源耗尽的惩罚策略，防止系统过载。• 优化数据缓存逻辑，将多个行组映射至单个缓存单元，提高缓存利用率。• 降低 QuotaCenter 的 CPU 使用率，进一步提高整体性能。• 提升 TIMESTAMPTZ 数据的比较性能。• 支持可为空的动态字段，空 JSON 对象可作为默认值。• 避免仅修改集合属性时出现不必要的段封存操作。• 在 Proxy 中支持 RESTful v2 的 DML 与 DQL 转发。• 为对象存储在出现限速错误时增加自动重试机制。• 增强 Proxy 与 RootCoord 元数据表的日志记录能力。• 增加向量模型和 Schema 字段类型的验证流程。• 在集合删除操作中引入容忍延迟时间机制，避免过早清理。• 优化索引任务调度逻辑，基于字段大小和类型估算任务槽位。• 为不支持条件写入的对象存储新增写入路径回退机制。• 优化 IDF oracle 同步逻辑，提高一致性。• 将 RootCoord 默认端口修改为非临时端口，提升安全性。• 新增 Jemalloc 缓存内存监控指标。• 提升磁盘配额指标在集群配额调整时的准确性。• 改进标量表达式的追踪可观测性。• 支持在 upsert 批量请求中拒绝重复主键。

agno v2.3.24更新：MongoDB连接更智能、工具安全性全面升级、Markdown分块更灵活！🚀 改进内容（Improvements）1. MongoDB连接握手新增版本元数据Agno v2.3.24 对 MongoDB 的连接握手过程进行了增强，现已在握手中包含 Agno 自身的版本元数据。这一改动帮助使用多应用托管 MongoDB 集群的用户更好地区分连接来源，并便于日志分析与排查。2. Crawl4aiTools 新增 proxy_config 参数在本次更新中，Crawl4aiTools 工具包新增了 proxy_config 参数，开发者可通过此参数灵活配置代理，进一步强化抓取与分析场景的可控性。3. 工具操作目录安全限制为提升系统安全性，PythonTools 与 MLXTranscribeTools 现默认禁止在基础目录之外进行操作。如果有跨目录操作需求，可通过 restrict_to_base_dir 参数选择“退出限制”，从而允许工具在基础目录外执行特定任务。4. MarkdownChunker 新支持 split_on_headings 参数Markdown 处理方面也迎来重大提升。新版 MarkdownChunker 增加了 split_on_headings 参数，开发者可精细控制分块方式，实现更精准的内容分割与组织。5. 知识库 ContentsDB 使用提示优化当用户在使用 Knowledge 模块时未启用 ContentsDB，系统将提供更明确的警告与日志说明。同时优化了与内容搜索相关的过滤逻辑，让代理型搜索体验更加顺畅。🧩 Bug修复（Bug Fixes）• 团队会话名称问题修复修复了从 Team 实例直接使用 get_session_name 时会出现异常的问题。• 多轮HITL用户输入错误修复修正了在特定 HITL 流程中，用户连续多次输入导致的异常问题。• AgentOS Knowledge 路由修复解决了 AsyncDB 在内容更新操作中未正确路由的问题。🆕 主要变更摘要（What's Changed）• 修复了会话名称生成逻辑的问题。• 解决了 HITL 轮次中 active_requirements 未正确载入的问题。• 在 MongoDB 握手中加入了 Agno 的版本详情。• Crawl4aiTools 新增 proxy_config 参数。• 替换了不安全的 eval() 实现，采用安全的类型映射机制。• 为 PythonTools 和 MLXTranscribeTools 增加 restrict_to_base_dir 参数，强化目录限制机制。• 优化了 Knowledge 内容补丁支持。• 修复了当 run_input 为字符串时出现的 AttributeError。• 更新了 Knowledge 模块的日志与过滤逻辑。• 完成版本整合与发布流程。

RustDesk 1.4.5 最新发布：远程权限细分、相对鼠标模式、移动端键盘优化，全平台更新来袭！🧩 一、主要更新内容【新增功能】1. 多用户远程控制权限配置允许为不同用户单独配置远程控制权限，更加灵活和安全。2. 相对鼠标模式提供更流畅的远程操作体验，特别适用于游戏、绘图等精细场景。3. 终端优化（移动端专属）移动端终端新增两行浮动键盘按钮，便捷执行常用命令。⚙️ 二、主要变更内容• 移除 Legacy AB 推送中的 gzip 编码。• 当用户未登录时，点击笔记会自动弹出登录窗口。• 查看笔记必须先登录。• 新增远程工具栏图标并支持显示/隐藏切换。• 文件传输改进：将 Windows 下的文件读取操作委托给 CM 进程，提升效率。

DeepSpeed v0.18.4 发布：优化稳定性与兼容性，全面支持 Python 3.12 与 AMD ROCm✅ 1. 版本管理与测试体系优化• 更新版本号并同步测试框架。• 在编译测试中禁用 deterministic 选项，以提升测试灵活性与速度。• 在持续集成（CI）层面新增 AWS 测试工作流，使测试环境更加多样化和稳定。• 启用对 Python 3.11 与 3.12 的自动化测试支持，进一步拓宽兼容边界。✅ 2. 性能优化与引擎可靠性提升• 修复 SuperOffloadOptimizer_Stage3 崩溃问题（由缺失 param_names 参数引起）。• 改进 Engine 模块，仅在 scale_wrt_gas 为 True 时才对梯度进行缩放，从而提升计算效率。• 修复 Nebula Checkpoint Engine 的 commit() API 不匹配问题，完善接口一致性。• 修复 DecoupledCheckpointEngine 潜在死锁问题，并增强整体可靠性。• 优化 DeepSpeed Async I/O 机制，通过释放 Python GIL 解决罕见的异步等待卡死问题。• 修复 OnebitLamb 在空参数情况下出现的 NaN 传播问题，提升分布式优化器稳定性。• 修复 BF16_Optimizer 在 DummyOptim 模式下的 IndexError 异常，保障兼容性。✅ 3. 深度学习框架与功能兼容• 改进 DeepCompile 模块，以确保与 PyTorch 2.8 / 2.9 的高度兼容。• 替换 torch.sqrt 为 math.sqrt，解决因不同实现导致的学习率缩放误差问题。• 更正 MOE 检查点中的分布式尺寸定义，将 dp_world_size 替换为 seq_dp_world_size。• 修复 UlyssesSPAttentionHF 与 PEFT 模型在注册时的兼容性错误。• 针对部分依赖 Triton 的测试用例进行修复，确保多平台一致性。

gocv v0.43.0 全面解析：OpenCV 4.13 来袭、性能升级与更多新特性揭晓！2026年1月7日，gocv 正式发布了 v0.43.0 版本。这次更新带来了多项重要改进与功能升级，其中最引人注目的是全面升级至 OpenCV 4.13。以下是本次版本更新的全部内容详细说明：🔹 全局更新（all）• 更新至 OpenCV 4.13这一升级让 gocv 与最新的 OpenCV 保持同步，获得了更多新算法、更高性能以及更强的兼容性。🔹 核心模块（core）• 为 Mat 新增 Copy 方法现在你可以更方便地复制 Mat 对象，提升数据操作的安全性与可控性。• 改进 NewPointVectorFromPoints 的实现优化了从点集合构造向量的过程，进一步提高性能和稳定性。🔹 CUDA 模块（cuda）• 新增更多算术函数的实现CUDA 版本新增了更多算术运算的实现，使 GPU 加速运算更加全面，增强了在高性能计算场景下的应用能力。🔹 图像处理模块（imgproc）• 补充缺失的色图（colormaps）增加了遗漏的 colormaps 支持，图像可视化更加完整。• 修正 dilate 和 erode 函数的参数类型参数类型更加规范，与 OpenCV 保持一致，减少调用错误。• TestMinAreaRect 和 TestMinAreaRect2f 采用与 OpenCV 测试相同的测试值测试结果与官方更加一致，提高了可靠性与准确性。🔹 视频与音频捕获模块（videoio）• 新增 RetrieveChannel 函数该函数让捕获同时包含视频与音频成为可能，为多媒体应用开发提供了更大的灵活性。🔹 示例文件（examples）• 修复 yolov8 示例中的错误与内存泄漏问题该修复不仅提升了示例运行的稳定性，也为用户在使用 yolov8 时提供了更好的参考。🔹 扩展模块（contrib）• 增加 Macbeth Chart 模块（MCC）的支持新增的 Macbeth Chart 模块支持有助于进行色彩校准等高级视觉任务，是高质量图像分析应用的重要更新。🔹 安装与构建（install）• Windows 平台拆分下载与构建脚本下载与构建过程被拆分，以便更简单地使用与集成，显著提升开发者在 Windows 环境下的使用体验。✅ 总结gocv v0.43.0 版本带来了全面的功能增强，从核心数据结构优化到 GPU 计算完善，从图像处理参数规范到视频音频同步捕获，再到安装脚本优化，每一个改动都体现了该项目向更专业、更高效发展的方向。

2026年1月TIOBE编程语言排行榜，Go语言排名第16，Rust语言排名13。CSharp 当选 2025 年度编程语言。一月头条：CSharp 当选 2025 年度编程语言在三年内第二次，CSharp 被 TIOBE 指数评为“年度编程语言”。CSharp 之所以获得这一称号，是因为其排名较上一年上涨幅度最大。多年来，这门语言经历了根本性的变化。从语言设计角度看，CSharp 常常是主流语言中较早采纳新趋势的那一类。同时，它成功完成了两次重大的范式转变：从仅限 Windows 到跨平台运行，以及从微软专有到开源。CSharp 总是在合适的时机持续演进。多年来，Java 与 CSharp 在企业软件市场上一直直接竞争。我一直以为最终会是 Java 占上风，但经过这么长时间，这场较量仍未分出胜负。Java 是否能继续凭借其（有时被认为）冗长、样板代码多以及甲骨文（Oracle）所有的背景，抵挡住 CSharp 的攻势，仍是一个开放的问题。在 2025 年的前十名中也出现了一些有趣的变化。C 和 C++ 互换了位置。尽管 C++ 正以前所未有的速度发展，其中一些更激进的变化——例如模块（modules）概念——尚未在业界广泛采纳。与此同时，C 依然简单、快速，非常适合日益增长的小型嵌入式系统市场。即便如此，Rust 在这一领域仍然难以渗透，尽管本月其排名达到了历史最高的第 13 位。那么，除了 CSharp 之外，2025 年还有哪些赢家？Perl 出人意料地强势回归，从第 32 位跳升至第 11 位，重新进入前 20 名。另一种重返前 10 的语言是 R，这主要得益于数据科学和统计计算领域的持续增长。当然，有赢家就有输家。Go 似乎在 2025 年永久性地失去了其前十名的位置。Ruby 同样跌出前 20 名，短期内难以回归。对 2026 年我们可以期待什么？我有长期的预测失误史，但我猜 TypeScript 最终会突破进入前 20 名。此外，Zig 在 2025 年从第 61 位攀升到第 42 位，看来是进入 TIOBE 前 30 的有力候选者。你预计 2026 年会有哪些变化？TIOBE 编程社区指数是衡量编程语言流行度的一个指标。该指数每月更新一次。评分基于全球熟练工程师数量、相关课程和第三方供应商的情况。谷歌、亚马逊、维基百科、必应以及 20 多个其他知名网站被用来计算这些评分。需要注意的是，TIOBE 指数并不意味着某种语言是“最好的”或是编写代码行数最多的语言。该指数可用于检验你的编程技能是否仍然与时俱进，或在开始构建新软件系统时帮助做出采用哪种编程语言的战略决策。

yolo v8.3.248 更新：自动安装精准命中虚拟环境，彻底解决 Python 依赖装错位置难题针对 IMX 平台的模型导出流程在本次更新中也进行了加强，重点解决 imxconv-pt 工具在虚拟环境中的查找问题。1. 优先从当前 Python 环境查找工具导出代码现在会优先在当前 Python 解释器所在目录的 bin 路径中查找 imxconv-pt，这对虚拟环境用户更加友好。2. 兼容 PATH 作为后备方案如果在当前 Python 环境中未找到工具，程序才会回退到系统 PATH 中进行查找。3. 更清晰的错误提示当工具不存在时，会直接抛出明确错误，并给出清晰的安装提示，告知需要安装对应的转换工具包，避免用户无从排查失败原因。这一改进让 IMX 导出在虚拟环境中“更容易成功”，即使失败，也能第一时间知道缺什么、怎么补。

milvus v2.6.8 发布：搜索高亮上线，性能与稳定性全面跃升，生产环境强烈推荐升级1. 将查询优化逻辑迁移至 Proxy，提高整体查询性能2. 使用 STL sort 优化 LIKE 运算符的执行性能3. 支持多个字段的文本索引任务并发执行4. 支持在集合级别暂停垃圾回收5. 为 QueryNode 实现资源耗尽处罚策略，提升系统稳定性6. 优化数据缓存机制，将多个 row group 映射到单一缓存单元7. 降低 QuotaCenter 的 CPU 使用率8. 提升 TIMESTAMPTZ 数据比较性能9. 支持可空动态字段，并以空 JSON 对象作为默认值10. 避免仅修改集合属性时触发不必要的 segment seal11. RESTful v2 支持 Proxy 进行 DML 与 DQL 转发12. 对对象存储读取在限流错误场景下增加重试机制13. 增强 Proxy 与 RootCoord 元数据表的日志记录能力14. 增加对向量模型和 Schema 字段类型的校验15. 引入容忍时间窗口，延迟集合删除操作16. 根据字段大小和类型估算槽位，优化索引任务调度17. 当对象存储不支持条件写入时，为写入路径增加兜底方案18. 优化 IDF oracle 的同步逻辑19. 将 RootCoord 默认端口修改为非临时端口20. 新增 Jemalloc 缓存内存监控指标21. 在集群配额变更时，提升磁盘配额监控准确性22. 增强对标量表达式的链路追踪可观测性23. 在 upsert 批量请求中拒绝重复主键24. 支持 RESTful v2 的多项转发与调度优化

mediamtx v1.15.6 发布：日志、RTSP、SRT 全面修复升级，稳定性与可维护性再提升1. 新增结构化日志新增结构化日志能力，引入更加规范和可机器解析的日志格式，方便在生产环境中进行日志分析、检索和集中式收集。2. 修复 H264 WebRTC 轨道录制 1 分钟时间偏移问题修复在录制 H264 WebRTC Track 时出现的 1 分钟时间偏移问题，保证录制时间轴与实际媒体时间一致。3. macOS 上禁用 syslog 日志在 macOS 系统上默认禁用 syslog 日志输出，避免与系统日志行为产生冲突。4. 优化 syslog 日志级别处理在向 syslog 写入日志时，直接将日志级别（如 WARN、INFO 等）传递给 syslog，不再在日志内容中重复写入级别和日期。这样可以更好地与 syslog 生态集成，并方便使用 syslog 自带的搜索和过滤工具。

ragflow v0.23.1 发布：Memory 稳定性全面增强，RAG 图像与表格理解升级，新增 GitHub / GitLab / Asana / IMAP 数据源1. 文档与说明改进• 修复文档中的错误说明• 在环境变量配置中新增默认密码的安全警告• 更新本地部署 LLM 的图示说明• 补充 Docker 构建中可选代理参数• 修正文档拼写错误• 新增 RAG 和 Agent 上下文引擎说明文档• 文档版本统一更新为 v0.23.1• 新增文档分类文件• 移除健康检查相关文档• 文档页面主题适配优化2. Memory 与时间一致性修复• 修复从 ES 初始化 Memory 大小时的问题• 重构时间戳一致性逻辑• 修复时间戳与 datetime 不一致的问题• 使用异步任务保存 Memory• 在删除 Memory 消息前判断索引是否存在• 修复 API Key 删除 Bug3. RAG 与解析能力增强• 修复 MDX 文件解析问题并正式支持• 修复数据集解析错误• 修复批量解析问题• 优化图像和表格上下文提取逻辑• 重构 metadata 提取规则以提升精度• 文档解析配置变更时，自动删除分块图片• 修复数值型 metadata 在 meta_filter 中导致的 TypeError4. Agent 与 Chat 相关修复与增强• 修复聊天页面存在错误信息时，后续消息引用显示异常的问题• 修复会话引用初始化错误，防止对话错位• 新建 Agent 的 begin 节点显示 undefined 的问题已修复• 支持在 Agent 页面和 Chat 页面中，仅选择使用相同 embedding 模型的知识库• 在 begin 节点增加显示模式设置• 修复消息选择删除逻辑问题5. 数据源与连接器• 新增 Asana 数据源接入及配置能力• 新增 IMAP 数据源接入、配置及同步能力• 新增 GitHub 数据源连接器• 新增 GitLab 数据源连接器• 修复 S3 数据源参数错误• 修复 S3 数据源页面样式问题6. 系统与管理后台优化• 管理后台用户列表支持按邮箱排序• 管理状态面板中不再显示未使用组件状态• 管理端分页在数据刷新后自动回到第一页的问题已修复7. 安全性与稳定性提升• 使用 ast.literal_eval 替换不安全的 eval 调用• 修复代码扫描安全告警中权限配置问题8. SDK 与 API 相关修复• 确保 rm_chunk API 中变量正确初始化• 移除 webhook 中输出 jsonschema 的代码• 修复应用知识库配置的 LLM 无法生效的问题9. 前端与 UI 修复• 修复动态翻译 key chunk.docType 显示异常• 修复 IDE 警告• 修复数据重新拉取后分页重置异常10. 架构与工程调整• 重构部分代码逻辑• 文档解析器在处理完成后正确关闭字节流• 更新模型提供方配置• 更新发布流程配置• 修复索引和数据删除流程中的边界问题

LlamaFactory v0.9.4 正式发布：告别 2025，全面升级的 LLM 微调框架来了一、重要变更（Breaking Changes）本次版本包含多项对使用者影响较大的变更，升级前请务必关注：1. 项目仓库名称变更仓库名称已从 LLaMA-Factory 更新为 LlamaFactory，后续所有官方资源将统一使用新名称。2. Python 版本要求升级Python 3.9 与 3.10 已正式废弃。LlamaFactory 现在要求 Python 3.11 – 3.13。3. 包管理工具迁移项目从 pip 迁移至 uv。安装方式更新为：使用 uv pip install llamafactory4. 官方博客上线LlamaFactory 官方博客已正式发布二、重磅新特性（New Features）v0.9.4 在算法、训练后端和工程能力上实现了全面增强：• 🔥 支持 正交微调（Orthogonal Fine-Tuning, OFT）• 🔥 支持 新增 Token 的语义初始化（Semantic Initialization）• 🔥 支持通过 MCoreAdapter 进行 Megatron-LM 训练• 🔥 支持 KTransformers 后端• 支持 MPO 算法• 支持 FP8 精度训练• 支持 Transformers v5• 支持在函数调用消息中同时使用 推理内容与纯文本• 支持 DeepSpeed AutoTP• 支持 高效的 NPU 融合算子• 支持 TRL 0.24这些新特性进一步提升了 LlamaFactory 在大规模模型训练、分布式效率、硬件适配以及前沿算法支持方面的能力。

opencv 4.13.0 发布！2025 年终史诗级更新全解析：性能、ARM、AI、视频、Python、Java 一次看全Core 模块在 4.13.0 中主要聚焦于 API 正确性、跨平台稳定性和性能：• 改进 InputArray 和 OutputArray 对 std::vector 与 std::vector 的处理精度• 让 cuda::GpuMatND 正式兼容 InputArray / OutputArray• 当 API 明确定义时，强制为空矩阵指定输出类型• 新增 InputArray / OutputArray 的 std::vector 长度检查• 新增 16 位 LUT 支持以及对应的 HAL 接口• 新增 cv::Mat::copyAt，用于 ROI 拷贝操作• 扩展 JSON 支持：• 支持 null 解析• 支持转义反斜杠• 修复 cv::solveCubic 的数值不稳定问题（系数归一化）• 修复 Windows 下临时文件竞争条件• 并行框架失败尝试时恢复原始名称• 移除 OPENCV_FOR_OPENMP_DYNAMIC_DISABLE，改用标准 OMP_DYNAMIC• 启用 FP16 转换，但在 Windows ARM 上禁用 NEON FP16 运算• 修复 Windows ARM64 下点积累计误差导致的 NORM 测试失败• 为 Windows ARM 添加多项性能优化• 修复 POWER9 平台因 VSX 不支持 float64 转换导致的问题• 修复 RISC-V RVV 平台 HAL 中就地 flip 错误• 新增 inRange 的 HAL 入口• 禁用 cv::compare 中 AVX512 IPP 路径以避免性能回退

yolo v8.3.243 发布说明：控制台日志去重、训练遥测增强与部署体验优化1. 控制台 ConsoleLogger 进度条去重与批量刷新这是本次更新中优先级最高的改动。主要表现为：• 抑制训练过程中频繁刷新的进度条输出，仅保留完成信号。• 防止同一个训练阶段重复打印“100%”完成行，例如同一轮 epoch、train、val 或 Class 输出不再多次重复。• 新增按行数或时间批量刷新日志机制，减少控制台刷屏问题。• 日志处理器的清理逻辑更加安全，避免潜在的重复或异常输出。这一改动显著减少了训练日志的噪音，特别适合在 Notebook、CI 或日志被实时转发到外部系统的场景中使用。2. 平台遥测中训练启动事件的元数据增强在训练开始时，上报的运行信息更加完整。新增内容包括：• 环境信息采集：操作系统、Python 版本、主机名、CPU 和 GPU 信息。• 运行上下文信息：启动命令。• 代码版本信息：Git 仓库、分支和提交记录（如可用）。• 模型相关信息：参数量、GFLOPs、类别数量。这些信息会一起作为训练启动事件的数据载荷，用于平台或 HUB 风格的训练跟踪。这大幅提升了实验的可追溯性和复现能力，便于在不同机器、容器或代码分支之间对比训练结果。3. 检查点上传时机调整检查点上传的计时逻辑进行了优化：• 上传计时器在训练开始时初始化。• 第一次检查点上传会延迟大约 15 分钟执行。这样可以避免训练刚开始就触发上传操作，减少早期无意义的带宽消耗，同时避免上传过早、尚不稳定的检查点文件。4. 推荐使用 Headless 版本的安装文档提升文档中明确推荐在服务器、CI 和 Docker 等无界面环境下，使用 headless 版本的 OpenCV：• 建议通过 pip 安装 ultralytics-opencv-headless。这一调整可以有效避免由于缺少图形相关依赖而导致的 libGL 错误，使在纯算力环境中的部署更加顺畅。5. Docker GPU 运行说明更加清晰Docker 使用 CUDA 和 GPU 的示例命令得到了补充和澄清：• 示例中明确加入 --runtime=nvidia 参数。这可以减少用户在容器中遇到“无法识别 GPU”或“GPU 不可用”等常见问题。6. 可选择跳过自动依赖检查新增一个环境变量，用于在受控环境中关闭依赖检查和自动安装逻辑：• 设置 ULTRALYTICS_SKIP_REQUIREMENTS_CHECKS=1 可直接跳过相关检查。该功能非常适合企业级环境、封闭网络或对依赖版本有严格控制的场景。7. 一些小的修正与文档更新• 修正了 Pose 相关损失函数注释中的顺序说明错误。• YOLO-World 文档中新增社区使用提示：在某些情况下，添加一个空字符串作为背景类别，可能会带来更好的效果。