（来源：上观新闻）
过去的🇵🇲图像生成模型🇨🇿🥄，本质是“黑🗽🕥箱抽卡”🇮🇹🌕：输入一句🏐🧦英文，模型直✊🇦🇹接吐出一张图🇧🇶🤷♀️。它不再只是某个同🐀事自己的事情，很😵⌚多时候需🇨🇨要在公司层🇮🇩面做协同🇨🇫。一块晶圆从投料到🈶出货，™📚超过30✡%的工序涉及光刻🇯🇵🗻，每一次光刻都🇰🇬🇮🇨离不开🚂这些溶剂🇸🇹🙀。这些步骤包括架⬜构定义、R🌂9️⃣TL 实现🕒😳泛站、测试平台🐪实现和功能✳验证、🗒前端综合、布♠局布线、功耗估👨🏭算以及封装♣👨👨👧泛站。
在7B规模（🕷70亿参数🍎）的模型上，结果⛽🏂同样清晰🏋。保持阿👨⚖️橘的外形、围巾颜🚸♨色完全一致❣，每格🛌配有中文对白♓🅾气泡，文字清晰🛤无错别字，💌画风温暖💜治愈🛃🆙。每个节点记录了📻🇬🇮该区域的🥓失真类型（比如是🕥模糊、噪点🅱📅、过度压🌂🕋缩还是过度🧝♂️泛站锐化），👁️🗨️🇭🇷失真严重🥰程度（轻微、中👤👩⚖️等、严🗑重或无失真🍁👯），以🏖🚏及一个0🧵💟到1之间🌰🐔的质量评😮🥯分🇧🇷🙇。
最后，我👨❤️💋👨们将重点介🧟♀️🕯绍如何🇩🇿改进前沿模型以🗑更好地😎8️⃣支持此应用，🇦🇬📑以及我们🐶🇫🇲从DC等系统🇵🇭的能力💒📯中汲取的经验教🙁训，这些经验教📞🖍训将指导未来🍍🇬🇦芯片的构🌏🏴建😔🧲。此外，D🇧🇫🙋♂️C 在某些👩👩👦👦🐩情况下还会低🇸🇯估解决某些问题🎷所需的工作复🇵🇭杂性🐸🅾。
