web_src/vuepages/pages/model/mind/index.vue

@@ -151,7 +151,7 @@
         </div>
       </div>
     </div>
-    <div class="research-plan-field">
+    <div class="research-plan-field" v-if="researchPlan">
       <a name="research-plan"></a>
       <div class="ui container">
         <div class="research-plan">
@@ -160,9 +160,7 @@
             <div class="descr">{{ researchPlan.descr }}</div>
           </div>
           <div class="main-pic">
-            <img
-              src="https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/promote/raw/branch/master/home/banners/imgs/PC-Mind-open-source-plan.png"
-              alt="" />
+            <img :src="researchPlan.imgSrc" alt="" />
           </div>
           <div class="cards-c">
             <div class="cards">
@@ -217,6 +215,7 @@
 <script>
 
 import * as echarts from "echarts";
+import { getPromoteData } from '~/apis/modules/common';
 
 const templateOptions = {
   title: {
@@ -366,10 +365,12 @@ export default {
           y0: [18.27, 12.97, 10.65, 4.16, 4.12],
         }]
       }],
+      researchPlan: null,
+      /*
       researchPlan: {
         title: '大模型技术问题开源计划',
         descr: '大语言模型作为一股技术变革力量正在快速重塑我们与信息世界的交互方式。随着大语言模型能力的增长，其研发过程中涉及到数据、训练、部署、价值对齐等方面的深层次技术问题逐步凸显出来。在此背景下，我们总结了与大模型相关的7个技术问题，并希望通过开源协作的方式来推动问题的持续深入研究。',
-        imgSrc: '',
+        imgSrc: 'https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/promote/raw/branch/master/home/banners/imgs/PC-Mind-open-source-plan.png',
         technologys: [{
           name: '数据质量评估与缺陷检测',
           descr: '训练数据的“质”与“量”决定了大模型能力的上限，而训练数据中存在种类繁多的数据缺陷，目前尚缺乏有效的数据质量评估手段与标准。针对这一问题，拟从如下方面开展针对大模型训练数据的质量评估与缺陷检测工作：',
@@ -391,7 +392,6 @@ export default {
             list: [
               '大模型表征空间对模型性能影响分析',
               '模型学习速度优化',
-              '快速模型微调方法',
               '模型训练充分性评估',
             ],
           }],
@@ -402,9 +402,9 @@ export default {
           researchs: [{
             title: '',
             list: [
-              '面向人类价值对齐的大模型自动对齐技术',
+              '面向人类价值对齐的大模型调优技术',
               '奖励模型不确定性评估',
-              '基于过程监督的人类监督信号微调方法'
+              '基于过程监督的人类反馈信号微调方法'
             ],
           }],
           link: 'https://openi.pcl.ac.cn/LLM-Research/RLHF',
@@ -421,7 +421,7 @@ export default {
           }],
           link: 'https://openi.pcl.ac.cn/LLM-Research/InferenceOptimise',
         }, {
-          name: '基于大模型的智能应用开发环境',
+          name: '基于大模型的智能应用开发',
           descr: '随着大模型在软件工程领域的深入应用，各类智能应用开发方法不断被提出来。如何构建支持智能应用开发的工具与环境是提升开发效率的关键。针对这一问题，拟从如下方面开展基于大模型的智能应用开发环境工作：',
           researchs: [{
             title: '',
@@ -452,25 +452,11 @@ export default {
             list: [
               '无人机指令控制应用',
               '机器翻译应用',
-              '智慧交通应用',
-              '智慧金融应用',
             ],
-          }/*{
-            title: '在无人机指控应用中，拟开源如下工作：',
-            list: [
-              '基于大模型的无人机指令控制',
-              '无人机应用框架构建与案例示范',
-            ],
-          }, {
-            title: '在中阿机器翻译应用中，拟开源如下工作：',
-            list: [
-              '中阿大模型翻译模型',
-              '中阿自动构建双语平行数据',
-            ],
-          }*/],
+          }],
           link: 'https://openi.pcl.ac.cn/LLM-Research/Applications',
         }]
-      },
+      },*/
     };
   },
   components: {},
@@ -511,6 +497,18 @@ export default {
       }
     },
   },
+  beforeCreate() {
+    getPromoteData('/model/mind-open-source-plan.json').then(res => {
+      try {
+        const data = JSON.parse(res.data);
+        this.researchPlan = data || '';
+      } catch (err) {
+        console.log(err);
+      }
+    }).catch(err => {
+      console.log(err);
+    })
+  },
   mounted() {
     this.changeTab(0);
     window.addEventListener('resize', this.resize);