前言大家好，我是钉钉宜搭前端一个小团队的负责人，在阿里做了五年的低代码。今天的分享我们不讲技术细节，主要会分享下我们这五年的探索过程和当前的市场分析，希望能给大家带来一个对低代码搭建不一样视角的认识。什么是低代码说起低代码（LowCode）这个词，是在2014年，ForresterResearch第一次正式使用低代码来描述这个市场

最近OpenAI推出了新的模型——ChatGPT3.5Turbo模型，OpenAI声称，对于许多非聊天用例，ChatGPT3.5Turbo是最佳模型。开发ChatGPT3.5Turbo的最初动机可能是为了减少ChatGPT的巨大计算成本，价格是ChatGPT3.5的十分之一，效果也更好。

在本文中，我将结合GPT4的技术报告、GPT4相对于GPT3.5/ChatGPT的提升、GPT4和ChatGPT的对比、OpenAI的近期工作，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）模型的科研进展，多模态模型的科研进展等多方面的信息，深入分析GPT4的技术细节。

AIGC的发展对API经济带来什么影响？AI技术可在API研发管理领域实现哪些运用？

一、引言随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术在医疗领域的应用越来越广泛。本文将探讨语音识别技术在医疗领域的应用以及未来的发展前景。二、语音识别技术在医疗领域的应用1.语音病历：语音识别技术可以用于自动转换医疗病历，将医生或患者的语音信息转换成文字信息，

一、引言随着社会对安全需求的不断增加，语音识别技术在安全领域的应用越来越广泛。本文将探讨语音识别技术在安全领域的应用以及面临的挑战。二、语音识别技术在安全领域的应用1.生物特征识别：语音识别技术可以作为一种生物特征识别方法，通过对个体语音的分析，实现身份验

一、引言随着人工智能技术的不断发展，教育领域也开始应用语音识别技术来提高教学质量和学习效果。本文将探讨语音识别技术在教育领域的应用以及面临的挑战。二、语音识别技术在教育领域的应用1.在线学习辅导：通过语音识别技术，可以将教师的口头讲解或学生的问题转化为文字

近年来，网络空间测绘已经跻身为网络通信技术、网络空间安全、地理学等多学科融合的前沿领域。该领域聚焦于构建网络空间信息的“全息地图”，致力于建立面向全球网络的实时观测、准确采样、映射和预测的强大基础设施。通过采用网络探测、数据采集、信息汇聚、深度分析以及可视

3.漏洞感知漏洞感知能力在当今的网络安全领域是至关重要的，而其核心技术之一是漏洞验证技术。通过对漏洞信息与产品版本的关联，系统能够更准确地感知漏洞，但仅仅依靠这种数据关联会引发一系列问题。首先，漏洞是程序中存在的隐患，而在数字化时代，几乎所有由人编写的程序

本节我们将用一个简单的例子，来说明对象之间的关联关系，以及FoxnicSQL是如何处理这种关联关系的。首先，我们引入商城下单的简单业务模型，这个模型里面包括了商品、订单、订单明细以及收件人地址，这个模型足够简单，所以很容易分析出他们之间的关联关系。