Nocobase v1.6.25 版本发布:数据可视化增强与多项优化
Nocobase 是一款开源的、面向开发者的低代码开发平台,它提供了丰富的功能模块和灵活的扩展能力,帮助开发者快速构建企业级应用。本次发布的 v1.6.25 版本带来了多项功能增强和优化改进,特别是在数据可视化和用户体验方面有了显著提升。
数据可视化功能增强
本次版本在 ECharts 图表组件中新增了"Y轴反转"设置功能,特别适用于条形图展示。这一功能可以让开发者更灵活地控制数据展示方式,当需要展示数据排名或对比时,反转Y轴可以提供更直观的视觉效果。
用户体验优化
在用户界面方面,开发团队对多个组件进行了细致的优化:
-
筛选按钮字段列表的高度得到了增加,同时字段进行了排序和分类,大大提升了用户在使用筛选功能时的体验。
-
子表格的添加按钮样式进行了优化,同时将分页器对齐到同一行,使界面布局更加整洁美观。
-
文件管理器新增了OSS超时选项,默认设置为10分钟,提高了大文件上传的稳定性。
-
密码策略方面,默认密码过期时间调整为永不过期,减少了用户因密码过期带来的不便。
企业微信集成改进
在企业微信集成方面,本次更新优化了用户邮箱更新逻辑。现在系统会优先使用企业邮箱而非个人邮箱来更新用户邮箱信息,这更符合企业应用的实际使用场景。
重要问题修复
开发团队修复了多个影响用户体验的关键问题:
-
解决了关联字段在显示相关集合字段时不提交数据的问题。
-
修复了表格区块在筛选时显示重复数据的问题。
-
优化了筛选表单中切换字段运算符后刷新页面导致的错误问题。
-
数据库层面增加了对非字符串数据类型的兼容处理,避免因此导致的错误。
-
修复了S3存储访问URL过期无效的问题。
-
树形区块通过外键连接后触发筛选时条件为空的问题得到了解决。
安全与权限改进
在安全性方面,本次更新禁止了修改认证器名称的操作,同时改进了模板打印功能的权限验证逻辑,防止未授权操作的发生。
总结
Nocobase v1.6.25 版本通过新增数据可视化功能、优化用户界面体验、修复关键问题以及增强安全性,进一步提升了平台的稳定性和易用性。这些改进使得开发者能够更高效地构建企业应用,同时也为终端用户提供了更好的使用体验。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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