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从另一个角度来看，The optimal configuration was $(45, 52)$: layers 0 through 51 run first, then layers 45 through 79 run again. Layers 45 to 51 execute twice. Seven extra layers, near the middle of the 80-layer stack, bringing the total parameter count from 72B to 78B. Every extra layer is an exact copy of an existing one. No new weights or training, just the model repeating itself.
从长远视角审视，他2023年提出的Diffusion Transformers（DiT）架构，后来成为OpenAI开发Sora视频生成模型的核心技术基石；如今其Google Scholar引用量已接近10万次，他还曾入选MIT Technology Review“35岁以下创新者”榜单。此次谢赛宁加盟AMI Labs，为团队注入了顶尖的视觉理解与生成技术实力。
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