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(来源:上观新闻)
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在 OneIG😕(EN, ZH)♎💆、LongTe👓🐡xt(EN, ☑👎ZH)、⁉🤜CVTG、Bi👩👦👦zGenEv🐯al(💮🔉Easy, H🇵🇸🐒ard)和 IG🈶🇧🇪enBenc👩💻👨🎓h 上的预测🖋😿延迟 vs. 平🌃📄均性能: 在🏌️♀️信息图基❌🇨🇫准(B🥽izG🚶♀️🚆enEva🔻🍵l、IG🌬🇸🇷enBench🧛♀️)上的预👄🇨🇨测延迟 🍭🇨🇦vs. 平均性能🤾♀️: Sens🐖eNova😡🇼🇫 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5️⃣前同体量的🇺🇸🍢开源模型🏁🤑。
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