17：TinyVue一直在完善功能，优化性能。 但是SEO 并不是组件库考虑的因素。你可以考虑使用服务端渲染 (SSR)等技术

14：TinyVue的架构就是为了满足跨框架的迁移，迁移时，修改组件库版本号即可。

适配层已经抹平了大量差异，在开发中，并不太需要注意什么。

有啦有啦

可以私信联系发活动帖子的运营人员哦

华为昇思MindSpore目前已经迁移了非常多成熟的大模型，例如chatglm2、llama2、baichuan2等等大模型，可以在昇腾的服务器上进行训练和推理，同时MindSpore框架支持分布式训练和自动并行，而且接口易开发，便于开发者进行模型的微调。目前昇思社区提供了昇思大模型平台，旨在为AI学习者和开发者提供在线学习的项目、模型、大模型体验和数据集的平台。添加了各领域的经典数据集来帮助学习者解决AI学习过程中的一系列难题， 如高质量的数据集不易获得，以及本地难以使用大体量数据集进行模型训练等。为用户提供多种业务场景的支持。

在技术快速发展的时代背景下，持续学习和技能更新显得尤为重要。培养自主学习能力，主动摄取新知识，对于个人的职业发展至关重要。积极参与在线课程和培训是提升自身能力的重要途径，通过系统化地学习，可以弥补知识盲点，提升专业素养。多关注目前主流的新闻，可以查看更多有关相关领域的博客及学术论文。

了解和掌握AI技术，探索AI应用场景，数据驱动决策等，企业和个人应对智能化时代下人工智能的发展，需要不断学习和探索新的应用场景。

1.可以个性化推荐学习资源，智能分析学生数据，跟踪学生进度。 2.隐私保护、责任认定、伦理原则、透明度和可解释性等。 3.可从设备检测盒预测维护，生产计划优化，自动化生产线等方面提高工业生产的效率和质量。 4.有利有弊，在促进情景学习和问题复杂性任务辅助，提供丰富便捷的学习资源等方面是积极地；但可能会让学生产生依赖性，对于数据隐私和安全也会产生新的问题。 5.通过图像识别和分析、自然语言处理、预测模型、药物研发和筛选、基因组学分析、机器人辅助手术以及风险评估与管理等方面的应用，提高医疗服务的效率和质量。 6.通过数据采集、智能决策、人机协作等方面的应用，可以提高生产效率、降低成本、增强供应链的可靠性和安全性，为企业创造更多的商业价值。 7.Ai大模型在教育领域的普及，恰恰可以一定程度缓解教育公平性的问题。在传统的教育模式下，优质的教育资源总是稀缺的，这就造成了教育的公平性问题。但是大模型技术的普及，可以打破这种不公平，任何偏远地区的学生，只要联网，就可以享受技术带来的教育资源和机会，这是一种真正的普惠教育。 8.可以有模型解释、可视化工具、案例支持、独立审查、教育与培训、开放对话与反馈以及监管与合规等措施。 9.从明确需求和目标、评估大模型类型和适用性、考虑数据质量和规模、评估计算资源和基础设施、参考行业最佳实践和案例、考虑成本和可持续性，到进行试验和验证等步骤都需要仔细考虑和执行。 10.大模型会极大提升教育工作者的工作效率，把教育工作者从简单重复性的工作中解放出来，让其有更多的时间和精力从事创新性的课程设计，更多地关注学生个体，培养学生的创造力和想象力。

可以采集对应场景影像数据进行标注训练