本文对比了传统 Web 和 AI 系统的架构差异，指出大模型应用已从“短请求、同步响应”转向“长连接、异步任务调度、结果推送”的模式。文章重点分析了长连接、模型调用、任务堆积、流式输出和上下文成本等瓶颈，并给出队列削峰、Worker 控并发、连接层解耦和 SSE/WebSocket 选型等方案。核心结论是：AI 系统优化的重点不再只是 QPS，而是连接管理、任务调度和模型资源利用率。

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**照片评分模型**，利用深度学习技术，能够自动对照片进行评分，输出视觉吸引力（Visual Appeal）、构图（Composition）和质量（Quality）三个维度的分数（1-100 分）。

所有权转移通过的transfer参数，将对象所有权移交到目标上下文，原始上下文无法再访问该对象。性能：避免复制大型数据。独占性：确保单一上下文控制资源。内存：释放原始上下文内存。高兼容性：窗口间、Web Worker、WebView iframe、Canvas 位图数据处理，（Safari 15+ 需注意）。兼容性有限：Service Worker、WebRTC、离屏渲染，, 流对象，仅最新浏览器

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