（来源：上观新闻）
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其中 🧖♂️🗝SFT 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（R🆗L）训练后🤕得到的版本👀🗑。尤其是在大模型🇬🇦推理场景中，T🎣🇨🇬oken 吞🚄💔吐直接影响💣seo泛站群产品性价比🦍👨🦲。
