（来源：上观新闻）
01 赚得🔊多，烧得也🏌快 一季📥🦍度，亚马逊的↙核心财务🦑数据多点开花🏣。特约编译金鹿对🇳🇿💥本文亦🦔有贡献📞🤞。我们希望为💣⛩其提供优质服🤴务👿🍎。电子可👕以通过晶👒🇲🇷体管实现“🇸🇰与或非”♥👨🚀等逻辑门，👩🎨从而构建任意复杂🧡的控制流；🇲🇰🥎而光子很难实现类🍇🕝似的可编程🏥🇶🇦逻辑控制🇪🇦。其中 SF🚦🔭T 模型经过理🚐🥥解预热、生🎺成预训练、☺🔄统一中🚙期训练、🦟统一监督微👨👧👦调，最后在基座模👩🦰🐱型之上进❌行了一轮 T2I🇩🇬 强化学🥞习（RL）🇲🇸📼训练后得到🇸🇿的版本🎼。
在大规模芯🧳片集成方面🏉，光学计算👎😖系统还将面临光路😑对准与稳👲🇱🇰定性、器🍮🧦件一致性🤭👞等影响计算🇵🇰精度和🀄🇳🇱封装良率的问🐍题🏉。但是，📋每刻深思已有了跨🤾♂️🇹🇳越这些障碍的😊应对之策📲🌀。在 OneIG（🍙EN, ZH）、💍域名cnameLong🇺🇲🦙Text（🦃🖱EN, ZH）、🇹🇬🧧CVTG、B😑izGenEva⚒😪l（Easy📿, Hard🇰🇼🖕）和 IGenB👭ench 🔌🚐上的预测延💬🇲🇵迟 vs🔊. 平均性能：🌱🌂 在信息图基准⁉📴（BizGenE🇨🇱🕚val、🥞IGen🏊🇵🇷Bench）🐴上的预测延迟🐎 vs. 平均👨🦳🧛♂️性能： Se⛵🚻nseNova 🥌🏢U1 的生成延迟🈵🛤控制在很低的💬水准线上，同时平💌🏨均性能明显领先于🦈此前同体🇪🇬❔量的开源模型🔄。
图文交错🐝😞生成作为实验功🆚能，性能还没追上👩🌾专用的文🙆💝生图流🇭🇺🧨水线，🏈强化学习🇮🇳也尚未针🇰🇪对图像编辑、⏏🕍推理和交💆♂️错任务专〽项优化，目前版本👩🏭🏬基本维持 🧾👉SFT 模型水🧑🇺🇲平🦸♀️🕕。Sens🇱🇻eNova🔟🚒 U1 的开源不⏫止停在多模↪🎯态理解与生成🇹🇲。现在大📓🐧家都在👩🌾说‘一卡难❓求’，包🐏✒括我自己🐑🕰也是一卡🛏🕷难求👨🍳🦠。
