elasticsearch v9.0.1全新发布！深度剖析功能升级与关键修复，助力高效稳定搜索架构 Elasticsearch 9.0.1作为继9.0.0后的首次小版本更新，重点围绕安全机制、聚合引擎、搜索优化及集群稳定性强化展开。其亮点包括： • 安全保障更进一步：加强文件访问权限验证，限制插件对敏感目录读写权限，提升系统安全性保障。 • 搜索性能优化：支持浮点数排序优化，提升数值类型字段的排序效率。 • 聚合准确性提升：修复稀有术语聚合的误报问题，保证分析结果

Go 1.24.3正式上线！核心安全漏洞修复，避免Docker/Dagger崩溃风险，Go开发者必读！ Go语言再迎一次重要的安全与稳定更新。近日，Go官方团队发布了Go 1.24.3和1.23.9两个点发布版本，其中Go 1.24.3针对安全漏洞进行核心修补，尤其影响到Linux 6.11+环境下的关键功能稳定性。 这次更新不仅修复了一个被标记为CVE-2025-22873的安全漏洞，也解决了大批用户反馈的因锁线程机制导致的程序崩溃问题。本文将为你深入剖析这个版本更新的技术细节、问题根源及其对Go开发

go-zero v1.8.3全方位解析 —— Model Context Protocol大升级，打造AI实时交互新体验！ 1. MCP Server SDK全面支持，开启AI实时交互新时代 Model Context Protocol（模型上下文协议，以下简称MCP）是当下AI赋能软件系统的关键标准协议。通过标准化的交互流程和协议设计，实现AI模型与应用端之间基于上下文的双向通信。 在go-zero v1.8.3中，团队重磅推出了MCP Server SDK，支持完整的SSE（Server-Sent Events）推送通道，应用层与模型端可以实现持久稳定的实时数据交流。这不仅为

ollama v0.6.8版本深度解析：性能飞跃、稳定性飞升，AI模型应用更流畅！ ollama v0.6.8作为继v0.6.x系列的又一次升级，此次更新主要聚焦以下几个方面： • 显著提升Qwen 3 MoE模型在NVIDIA和AMD GPU上的性能表现 • 修复了因软件冲突导致的断言错误(GGML_ASSERT失败) • 解决了输入图片时出现的内存泄漏问题 • 对老版本视觉模型的识别标签做出优化 • 降低了“内存溢出”错误的发生频率 • 修正了导致“context canceled”错误的bug

LangGraph 0.4.1 正式发布！本次更新带来了多项关键改进，包括 Pydantic V2 全面支持、UI 消息合并能力、状态图执行优化 等，让开发者体验更流畅、更稳定！ 🔥 核心更新点 1. 全面迁移至 Pydantic V2，移除 Pydantic V1 支持 • 背景：Pydantic V2 在性能和功能上大幅提升，LangGraph 0.4.1 正式移除对 Pydantic V1 的兼容，确保代码更高效。 • 关键改动：• SchemaCoercionMapper 不再支持 Pydantic V1 模型。 • 优化了 pydantic.utils，使用 Pydantic V2 的 API，并引入 lru_cache 缓存模型创

lmdeploy v0.8.0发布！多项核心功能升级，性能爆表，打造AI部署新时代！ 二、核心新功能解析 1. 多设备分布式支持 • Torch DP支持：支持PyTorch的Data Parallel（DP）机制，方便用户用熟悉的框架实现多GPU并行推理，极大提升小规模多卡部署体验。 • 混合DP+TP模式：加入了混合的Data parallel与Tensor parallel机制，融合二者优势，实现更灵活、更高效的推理编排，满足复杂场景的需求。 • Ascend多节点支持：针对华为Ascend AI芯片，实现了多节点分布式部署支持，充

LangGraph 0.4.1 正式发布！本次更新带来了多项关键改进，包括 Pydantic V2 全面支持、UI 消息合并能力、状态图执行优化 等，让开发者体验更流畅、更稳定！ 🔥 核心更新点 1. 全面迁移至 Pydantic V2，移除 Pydantic V1 支持 • 背景：Pydantic V2 在性能和功能上大幅提升，LangGraph 0.4.1 正式移除对 Pydantic V1 的兼容，确保代码更高效。 • 关键改动：• SchemaCoercionMapper 不再支持 Pydantic V1 模型。 • 优化了 pydantic.utils，使用 Pydantic V2 的 API，并引入 lru_cache 缓存模型创

ollama v0.6.7震撼发布！支持Meta Llama 4+微软Phi 4推理，性能大飞跃！ • Meta Llama 4多模态模型加入阵营 作为当下最先进的多模态人工智能模型，Llama 4赋能ollama多场景应用，视觉与文本的完美融合，极大拓宽AI的想象空间。 • 微软Phi 4系列推理模型全支持 引入了尖端的Phi 4推理模型及轻量级Phi 4 mini推理模型，两款新模型引领推理效能新高度，复杂问题解析更加精准高效。 • Qwen3全面上线 Qwen 3作为Qwen系列最新一代大模型，涵盖稠密型和专家混合（MoE）模型

DeepSeek发布了全新开源大模型，实现了数学能力的重大提升！ 在架构方面，V2-671B是在DeepSeek-V3-Base模型的基础上进一步训练得到的，而V2-7B则基于DeepSeek-Prover-V1.5-Base构建，同时扩展了上下文长度，最大支持32K标记。 V2搭建了一个统一的数学推理框架，将非形式化推理与形式化证明相结合。它通过将复杂数学问题拆解为多个子目标，利用V3的逐步推理能力，实现了从问题拆解到最终证明生成的无缝连接。 在冷启动数据生成阶段，V2采用递归的定理证明流

mark3labs/mcp-go v0.24.1 重磅升级！两大关键修复助你告别开发“踩坑” 近日，mark3labs重磅推出了mcp-go库的v0.24.1版本更新，本次版本重点聚焦于修复关键问题，极大提升了使用体验和系统稳定性。无论你是日常开发者，还是测试人员，这次升级都不容错过！ 【本次版本主要更新内容】 1. 修复空属性序列化问题 修正了在序列化ToolInputSchema.Properties属性时，当长度为0时无法正确输出空对象{}的问题。此前的版本可能会因为空数组的处理不当而导致程序异常或

突发消息！阿里正式开源了Qwen-3模型，其表现超越了DeepSeek-R1和o1，实力碾压竞品，引发业界广泛关注。 阿里此次共发布了两款MoE模型权重：一款是Qwen3-235B-A22B，参数规模超过2350亿，总激活参数达220亿以上的大型模型；另一款是Qwen3-30B-A3B，拥有约300亿总参数和30亿激活参数的轻量级MoE模型。此外，还开源了6个Dense模型，分别是Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B和Qwen3-0.6B，所有模型均采用Apache 2.0协议，支持商业用途。

官方发布｜dify v1.3.1正式上线，支持VTT转文档&Vastbase数据库！ 大家好，Dify社区！v1.3.1 版本现已发布，带来了多项更新，旨在提升您在大语言模型运维（LLMOps）中的操作和工作流程。让我们来详细看看新版本都包含了什么吧： 🌟 新功能 • VTT转文档转换：文档提取器现在支持VTT数据格式。 • 高级存储管理：管理员们有福了！您现在可以轻松清理未使用的文件，回收存储空间。 • Vastbase向量数据库支持：享受与Vastbase向量数据库的无缝集成，实现

pytorch v2.7.0震撼发布！Blackwell GPU支持+编译性能狂飙，AI开发者必看10大升级 重点内容 测试版（Beta）： • Torch.Compile 支持 Torch 函数模式 • Mega 缓存 原型（Prototype）： • 支持 NVIDIA Blackwell 架构 • PyTorch 原生上下文并行 • 增强 Intel GPU 加速能力 • FlexAttention 大型语言模型（LLM）首个 token 在 X86 CPU 上的处理 • FlexAttention 大型语言模型（LLM）在 X86 CPU 上的吞吐量模式优化 • Foreach Map 操作 • 推理用 Flex Attention • Inductor 中的 Prologue 融合支持

openai-python v1.76.0 来了！图像模型支持+递归重构，效率提升 🚀 新功能亮点 1. 新增图像模型支持• 本次更新（提交 74d7692）为API添加了对新图像模型的支持，这意味着开发者可以更灵活地调用OpenAI的图像生成或处理功能，为多模态应用开发提供更多可能。 🐞 Bug 修复 1. Pydantic v1 注解检查更健壮• 修复了 ModelField.annotation 检查的稳定性问题（提交 7351b12 和 eba7856），避免在某些边缘情况下出现类型校验错误，提升代码鲁棒性。 ⚙ 内部优化与改进 1. 递

ragflow v0.18.0：VLM模型支持、知识库共享、Langfuse集成，企业级AI新选择 大家期待已久的RAGFlow v0.18.0版本终于隆重登场！这次更新带来了多项核心功能革新和性能优化，助力企业和开发者打造更智能、更高效、更协同的知识管理和问答系统，尤其为宇航装备等复杂系统的数据管理提供了强大支持。 亮点全解析： 1. MCP服务器支持，开启知识库全新访问方式 v0.18.0引入MCP（Multi-Channel Protocol）服务器功能，轻松接入RAGFlow的知识库，轻松实现跨系统、跨应用的

dify v1.3.0发布：插件自动更新、Mermaid优化，AI开发更高效！ 🚀 全新特性 1. LLM 节点支持结构化输出• 现在，语言模型可以返回整齐、易处理的结构化数据了！无论是 API 调用还是数据处理，都更加高效。 2. 插件更新提醒• 再也不用担心错过插件更新！新版本会在 UI 中清晰标注可用更新，确保你的环境始终最新。 3. Token 计数优化• 默认 Token 计数规则调整，若提供商未返回 Token 使用量，则默认为 0。如需估算，可通过 PLUGIN_BASED_TOKEN_COUNTING_ENABLED=true

向量数据库新标杆！qdrant v1.14.0深度解析：性能优化+AI推荐黑科技 核心升级：Qdrant v1.14.0的杀手级功能 ✅ 服务器端打分公式（Score Boosting） • 用户现在可以自定义打分公式，直接通过服务器端计算提升特定向量的权重（比如付费内容置顶）。 • 对比竞品：Milvus需要额外插件，Weaviate依赖外部模型，而Qdrant原生支持，性能损耗更低！ ✅ sum_scores推荐策略 • 新增的sum_scores策略非常适合相关性反馈场景（比如“猜你喜欢”），通过动态调整多向量权重优

GitHub MCP Server v0.2.1 重磅更新！修复关键Bug，Agent模式详解来了！ 📌 更新亮点 1. Agent 模式启动说明更新 在之前的版本中，许多用户对 Agent 模式的启动方式存在疑问。本次更新中，优化了 README.md，明确解释了 Agent 模式如何启动服务器。现在，开发者可以更轻松地理解和使用这一功能，避免配置上的困惑。 2. 修复 Windsurf 用户的关键 Bug 原本使用了 nullable type array 的代码可能导致 Windsurf 用户无法正常执行服务器。现在改为 anyOf 类型后，兼容性更强，运

LMDeploy（由 InternLM 团队开发的高效推理引擎）迎来 v0.7.3 版本，带来多项重磅升级！本次更新不仅新增了对 Qwen3、Qwen3MoE、DeepSeekV2、Llama4 等热门模型的支持，还在 Ascend NPU 上优化了 8bit 量化推理（W8A8），并大幅提升 MOE（混合专家）模型 的推理效率！ 📢 核心更新亮点 1. 🔥 新模型支持• Qwen3 & Qwen3MoE：通义千问最新开源模型，MoE 架构性能更强！ • DeepSeekV2：深度求索的高效大模型，推理速度再升级！ • Llama4：Meta 新一代开源模型，LMDeploy 率先适

nginx 1.27.5 重磅发布！QUIC 性能再升级，CUBIC 拥塞控制来了 1.CUBIC 拥塞控制算法支持• 此次更新最大的亮点是 QUIC 协议新增了对CUBIC 拥塞控制算法的支持。CUBIC 是 Linux 默认的 TCP 拥塞控制算法，相比传统的 NewReno 或 BBR，它在高带宽、高延迟网络中表现更优，能有效减少网络拥塞，提升传输效率。 • 对于依赖 HTTP/3 的企业级应用（如视频流、实时通信），这一改进可显著降低延迟，提升用户体验。 2.HTTP/3 的持续优化• 自 Nginx 1.25.0 实验性支持 HTTP/3 以来

docker v28.1.1 正式发布！修复关键Bug，网络与安全性再升级 📌 核心修复与优化 1. 关键 Bug 修复 •dockerd-rootless-setuptool.sh修复：此前在某些环境下，该脚本会错误报告iptables缺失，导致 rootless 模式配置失败，现已修复。 •containerd镜像存储修复：当使用docker load加载包含零大小 tar 头文件的镜像时，可能导致 Docker 守护进程崩溃，此问题已解决。 2. 网络增强 •DNS 警告提示优化：如果容器的/etc/resolv.conf中未检测到上游 DNS 服务器，Docker 现在会明确发出警告

DeepSpeed v0.16.7震撼发布！AMD GPU支持、性能优化一网打尽，训练效率再飙升！ 微软DeepSpeed团队再度发力，推出v0.16.7版本！本次更新虽是小版本迭代，但包含多项关键修复与优化，尤其针对AMD GPU兼容性、DeepCompile稳定性及内存管理进行了重要升级，助力你的大模型训练更高效、更稳定！ 📌 核心更新亮点 1.AMD GPU 支持修复• 修复了DeepCompile在AMD GPU上的构建问题，AMD用户终于可以无障碍使用DeepSpeed的高性能优化功能！ 2.DeepCompile 防御机制增强• 新增无优化

docker v28.1.0重磅发布！全新功能升级，网络安全与多平台支持再进化！ 1. docker bake 子命令正式加入 作为 docker buildx bake 命令的别名，docker bake简化了多目标构建配置，方便用户快速执行复杂多平台镜像构建。 2. 实验性功能：新增--use-api-socket参数 允许在容器内直接访问Docker守护进程套接字，同时实现主机凭据共享，这对于安全敏感和自动化部署场景提供了极大便利。 3. 镜像检测新增 --platform参数 支持用户指定多平台镜像中具体目标平台的信息查询，使

ollama v0.6.6 重磅更新：更强推理、更快下载、更稳内存 🚀 核心更新亮点 1. 两大全新模型上线 • Granite 3.3（2B & 8B）：128K 超长上下文，优化指令跟随与逻辑推理能力，适合复杂任务处理。 • DeepCoder（14B & 1.5B）：完全开源代码模型，性能对标 O3-mini，开发者可低成本部署高质量代码生成 AI！ 2. 下载速度大幅提升 • 实验性新下载器：通过 OLLAMA_EXPERIMENT=client2 ollama serve 启用，下载更快、更稳定！ • Safetensors 导入优化：ollama create 导入模型时性能

震撼来袭！OpenAI即将推出多款创新产品，你准备好了吗？ 根据OpenAI首席财务官Sarah Friar的说法，OpenAI正在研发一款名为A-SWE的强大Agent编程产品。 与传统的AI开发助手不同，A-SWE能够构建应用程序、处理拉取请求、进行质量保证、修复错误以及编写文档。 这款产品预计会与当年颇受欢迎的AI编程助手Dervin相似。不知道是否会在本周发布演示版本。 此外，Sam最近提到，OpenAI即将开源一款非常强大的模型，性能将远超当前的开源模型。

eino v0.3.22发布！新增节点路径追踪+未知工具处理，开发者必看 【更新亮点速览】 1. 新增 GetPath 方法（NodePath模块）• 功能：精准获取节点路径，支持复杂数据结构遍历 • 场景：微服务链路追踪、树形权限管理 • 代码示例：path := node.GetPath() // 返回完整节点路径 2. 枚举标签自动追加（Fix项）• 修复问题：枚举类型序列化时标签丢失 • 影响：避免API传输中的枚举值解析错误 3. 错误信息优化• 改进：错误日志增加上下文信息（如请求ID、参数快照）

openai-python v1.73.0 重磅发布！手动更新支持、性能飙升、开发效率翻倍，一文读懂所有升级细节 📜 更新日志全翻译：逐条解析技术亮点 以下为官方更新日志的完整中文翻译及深度解读，助你全面掌握新版本特性： 🚀 新特性（Features） 1. API 手动更新支持• 核心价值：开发者现在可以手动控制 API 的更新逻辑，彻底告别被动等待！ • 应用场景：在需要精确管理资源版本（如模型切换、参数回滚）时，通过手动触发更新，可避免自动更新导致的意外中

开源版Coze火力全开！融资超4.6亿，Docker拉取量破亿，狂揽79.1k星！ n8n 宣布新一轮融资，获得 79.1k 星标 n8n 最近完成了一轮融资，由 Highland Europe 领投，HV Capital 及之前的投资者 Sequoia、Felicis 和 Harpoon 也参与了此次融资。 n8n 是一款开源、可扩展的工作流程自动化工具，用户可以通过简单的拖放操作，将各种应用程序和服务连接起来，从而创建个性化的自动化流程。该工具支持与超过 400 种应用和服务集成，包括 Google、Slack、GitHub、Trello 等众多流行平台

docker/compose v2.35.0发布：支持外部服务、镜像卷、静默构建，性能大提升！ 🎉 重磅新特性 1. 支持外部服务（External Services） 这次更新首次实现了外部服务功能，支持在Compose中使用Docker Model Runner，这意味着你可以更灵活地集成外部服务，比如数据库、消息队列等，进一步提升开发和测试的便捷性。 2. 新增镜像卷（volume.type=image） 现在，你可以直接使用镜像作为卷（volume.type=image），这意味着卷的内容可以来自一个Docker镜像，而不仅仅是本地文件或空

4月份编程语言排行榜，Gopher狂欢！Go语言TIOBE占比首超3%，AI+云原生双引擎驱动新时代！ Gopher们，请静静期待一个双重喜讯的到来！首先，从全球权威编程语言排行榜TIOBE最新公布的2025年4月榜单来看，我们喜爱的Go语言市场份额历史上首次突破了3%的大关，达到了3.02%！ 更令人振奋的是，正当社区热烈讨论Go在人工智能基础设施领域的潜力时，Go官方团队的核心成员透露，他们正在筹备开发和支持一个官方的Go MCP SDK（模型上下文协议），并与Anthropic等公

github mcp server v0.1.1 重磅更新！修复+新功能全解析，开发者必看！ 📌 主要更新内容 1. 修复关键问题• 修复了 VS Code 输入链接的问题 • 解决了分页搜索仓库时的 Bug • 修正了 per_page 参数的使用问题 • 移除了重复的 createIssue 工具定义 2. 新增实用功能• 支持获取 GitHub Issue 评论：方便开发者快速查看和管理 Issue 讨论。 • PR 评论支持行参数：在代码审查时，可直接指定行号进行精准评论。 • JSON 格式化输出：让日志和响应数据更易读。 • 新增 VS Cod

重磅更新！ollama v0.6.5 发布：Mistral Small 3.1 视觉模型王者降临，性能炸裂！ 各位AI爱好者注意啦！Ollama 刚刚发布了 v0.6.5 版本，带来了两大重磅升级：Mistral Small 3.1 视觉模型和Gemma 3 加载速度优化！无论是视觉任务还是模型效率，这次更新都让人眼前一亮！ 🌟 两大核心更新，带你快速解析！ 1. Mistral Small 3.1：小身材，大能量！• 最强视觉模型：Mistral Small 3.1 是目前同级别中性能最优的视觉模型，无论是图像识别、目标检测还是多模态任务，表现都远

go-zero v1.8.2震撼发布！SSE支持、Redis新命令，性能优化再升级！ 1. SSE（Server-Sent Events）支持 2. Redis GETDEL 命令支持 3. HTTP 客户端匿名字段序列化 4.PostgreSQL 数值类型修复。修复了 numeric/decimal 数据类型在 PostgreSQL 中的解析问题，确保财务、高精度计算场景的准确性。

transformers v4.51.0 震撼发布！DeepSeek-V3、Qwen3 齐登场，AI 领域再迎巨变！ v4.51.0 的核心更新，包括： 1. Llama 4：Meta 最新 MoE 架构，支持多模态输入 2. Phi4-Multimodal：轻量级多模态模型，支持文本、图像、语音 3. DeepSeek-V3：超强 MoE 语言模型，训练成本大幅降低 4. Qwen3：阿里通义千问最新架构，即将发布 5. 其他重要改进与 Bug 修复

AI2T技术原理 AI2T的核心在于将交互式教学和自我感知学习相结合，使其成为一个动态进化的智能体，而非依赖固定编程的静态系统。 它的学习过程从用户提供的少量步骤化示例开始。这些示例不仅帮助AI2T理解任务逻辑，还为其后续的自动化执行提供参考。在分析示例后，AI2T会主动模仿用户的操作方式，并逐步建立自身的推理规则和知识体系，从而实现持续优化和适应新任务的能力。 简单来说，AI2T 更像一个善于思考的学生，它不会机械地记忆答案，

chroma 1.0.0 大版本震撼发布！向量数据库迎来里程碑式升级，性能飙升、功能全面进化！ 🚀 核心亮点速览 1. 性能全面优化• GRPC 连接轮询（Round Robin）提升查询节点负载均衡能力。 • 分布式执行器（Rust Frontend）大幅降低延迟，支持高并发场景。 • 新增 预取块（Prefetch Blocks） 功能，加速全文本索引写入效率。 2. Rust 生态深度整合• Rust 前端（Rust FE）正式成为默认实现，性能提升 20%+。 • 支持 SQLite 迁移，单机部署更轻量、更高效。 • 新增 Rust 客

Ollama v0.6.4 预发布版重磅更新！ 主要更新内容 1. /api/show 新增模型能力显示（如视觉支持） • 现在通过/api/show接口可以查看模型的完整能力，包括是否支持多模态（如图像识别），方便开发者更灵活地调用模型功能。 2. Gemma 3 内存泄漏问题修复 • 此前 Gemma 3 在长时间推理时可能出现OOM（内存不足）崩溃，v0.6.4 优化了内存管理，运行更稳定！ 3. Gemma 3 多语言字符处理增强 • 修复了 Gemma 3 对 非英文字符（如中文、日文）的识别和生成问题，输出质量

Go 1.24.2 安全更新来了！ Go 1.24.2 严格规范了分块传输编码的解析逻辑： 强制CRLF检测：拒绝任何以裸LF（\n）结尾的分块行，直接报错 "chunked line ends with bare LF"。 禁止非法CR字符：如果分块行内出现非终止符的CR（\r），直接报错 "invalid CR in chunked line"。 完全遵循RFC 9112标准，确保解析一致性，堵住潜在攻击路径。

2025-03-31：K 次乘运算后的最终数组Ⅰ。用go语言，给定一个整数数组 nums、一个整数 k 和一个乘数 multiplier。你需要对数组 nums 执行 k 次操作。每次操作的步骤如下： 找到数组中最小的元素 x。如果有多个相同的最小值，则选择第一个出现的那个。 将该最小值 x 用 x * multiplier 替换。 你的任务是返回经过 k 次乘法运算后的最终数组 nums。 1 <= nums.length <= 100。 1 <= nums[i] <= 100。 1 <= k <= 10。 1 <= multiplier <= 5。 输入：nums = [2,1,3,5,6], k = 5, multip

2025-03-30：统计满足 K 约束的子字符串数量Ⅱ。用go语言，给定一个二进制字符串 s 和一个整数 k，还有一个二维整数数组 queries，其中每个元素 queries[i] = [li, ri] 代表一个查询。 我们定义一个二进制字符串满足 k 约束，条件是： 1.字符串中 0 的数量不能超过 k。 2.字符串中 1 的数量不能超过 k。 要求返回一个整数数组 answer，其中 answer[i] 表示在子字符串 s[li..ri] 中满足 k 约束的子字符串数量。 1 <= s.length <= 100000。 s[i] 是 '0' 或 '1'。 1 <=

2025-03-29：找出最大的 N 位 K 回文数。用go语言，给定两个正整数 n 和 k。 一个正整数 x 被称为 k 回文数，当且仅当它满足以下所有条件： 1.x 是一个回文数。 2.x 可以被 k 整除。 请以字符串的形式返回最大的 n 位 k 回文数。需要注意的是，该数不能有前导零。 1 <= n <= 100000。 1 <= k <= 9。 输入： n = 3, k = 5。 输出： "595"。 解释： 595 是最大的 3 位 k 回文数。

Transformers重大更新！v4.50.1修复多Bug，模型训练更稳了 【Deprecate 】 • 原Causal被映射为Conditional，代码更统一，避免混淆！ • 开发者说：再也不用纠结Causal的隐藏坑了！ 【PyTorch变形注意力修复】 • 修复了deformable attention的路径错误，训练效率UP！ • 网友：原来之前的NaN是这么来的… 【Chameleon模型图像token校验修复】 • 严格检查num_image_tokens，避免模型“吃错数据”崩溃。 【Torch版本守卫逻辑修正】 • 导入时的版本检查更精准，兼容性更强！

2025-03-28：超级饮料的最大强化能量。用go语言，你有两个整数数组 energyDrinkA 和 energyDrinkB，它们的长度都是 n，分别表示 A 和 B 两种能量饮料在每小时提供的强化能量。 你的目标是选择每小时饮用一种能量饮料，以最大化在接下来的 n 小时内获得的总强化能量。需要注意的是，若你从一种能量饮料切换到另一种，必须等待读体能系统恢复，这样在恢复期间的那个小时内你不会得到任何强化能量。 请计算并返回在这 n 小时内你能够获得的最大总强化能

Dify v1.1.3 震撼更新！效率翻倍、安全升级，这些新功能太香了！ 1. 工作流动态升级：新增 related-id 支持，迭代节点更灵活！ 2. iOS 输入修复：终于不用再担心iOS设备输入报错了！ 3. ESLint缓存加速：代码检查速度UP，开发效率翻倍！ 4. XSS防护加强：SVG内容严格过滤，安全再升级！ 5. 查询性能优化：过期工作流运行查询效率提升，告别卡顿！

2025-03-25：长度为 K 的子数组的能量值Ⅱ。用go语言，给定一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个正整数 k，你需要计算每个长度为 k 的子数组的能量值。 能量值的定义如下： 1.如果子数组中的元素是连续递增的（即 nums[i] + 1 = nums[i + 1] 对于所有有效的 i），那么能量值为该子数组中的最大元素。 2.如果不是连续递增，则能量值为 -1。 你的任务是返回一个长度为 n - k + 1 的数组 results，数组中的每个元素 results[i] 对应于子数组 nums[i..(i + k - 1)] 的能量值。 1 &

2025-03-24：长度为 K 的子数组的能量值Ⅰ。用go语言，给定一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个正整数 k，我们需要定义数组的能量值： 1.如果数组中的所有元素都连续且严格递增，则能量值等于该子数组中的最大元素。 2.如果不满足上述条件，则能量值为 -1。 我们的任务是计算 nums 中每个长度为 k 的子数组的能量值。最后，我们需要返回一个长度为 n - k + 1 的结果数组，其中 results[i] 表示子数组 nums[i] 到 nums[i + k - 1] 的能量值。 1 <= n == nums.length <=

2025-03-23：单调数组对的数目Ⅱ。用go语言，给定一个长度为 n 的正整数数组 nums，我们需要找出所有的单调数组对。 单调数组对的定义是：两个非负整数数组 (arr1, arr2) 同时满足以下条件： 1.两个数组均为长度 n。 2.arr1 是单调非递减的，即 arr1[0] <= arr1[1] <= ... <= arr1[n - 1]。 3.arr2 是单调非递增的，即 arr2[0] >= arr2[1] >= ... >= arr2[n - 1]。 4.对于所有的 0 <= i <= n - 1，arr1[i] + arr2[i] 必须等于 nums[i]。 我们需要返回满足条件的单调数组对的总数

2025-03-22：单调数组对的数目Ⅰ。用go语言，给定一个长度为n的正整数数组nums，求满足以下条件的非负整数数组(arr1, arr2)构成的单调数组对的数量： 1.arr1为非递减数组，即arr1[0] <= arr1[1] <= ... <= arr1[n - 1]。 2.arr2为非递增数组，即arr2[0] >= arr2[1] >= ... >= arr2[n - 1]。 3.对于所有的i (0 <= i <= n - 1)，有arr1[i] + arr2[i] = nums[i]。 返回满足条件的单调数组对数量模除1000000007后的结果。 1 <= n == nums.length <= 2000。 1 <= nums[i] <= 50。 输入：nums = [2,

2025-03-21：统计好节点的数目。用go语言，给定一棵无向树，树中有 n 个节点，节点的标号从 0 到 n - 1，根节点为 0。我们有一个长度为 n - 1 的二维数组 edges，其中 edges[i] = [ai, bi] 表示节点 ai 和节点 bi 之间有一条边。 如果一个节点的所有子节点所构成的子树中，包含的节点数都相同，则该节点被称为“好节点”。 你的任务是计算出在这棵树中有多少个“好节点”。 2 <= n <= 100000。 edges.length == n - 1。 edges[i].length == 2。 0 <= ai, bi < n。 输入确保 ed