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智谱 GLM 公开国内大模型首个递归自我改进实践:AI 在十万卡国产集群上自建推理系统

导语
国产大模型GLM首次实现递归自我改进!AI在十万卡国产集群上自建推理系统,吞吐量提升3倍,成本媲美NVIDIA GPU。点击了解AI自我优化新突破。

9 月 17 日消息,今日,智谱 GLM 团队披露递归自我改进(Recursive Self‑Improvement,简称 RSI)方向首个工程化实践进展,也就是让 AI 自己动手改进自己的运行系统。

具体来说,由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 完成了 GLM-5.3-Flash 推理基础设施的设计、调试与优化,实现模型对自身运行系统的反向改进。

据官方博客,Infra Agent 在超 10 万张国产芯片组成的集群上从零完成生产级推理服务搭建,不到两周将端到端吞吐提升至初始基线的 3 倍,硬件利用效率与单 Token 成本达到主流 NVIDIA GPU 相当水平。这套系统已投入真实使用,GLM-5.3-Flash 以匿名模型 Ox-Alpha 在 OpenCode、OpenRouter 上线,6 天 Token 调用量超过 62 万亿。

注意到,这是国内大模型厂商首次公开将“AI 自我改进”用于生产环境,意味着 AI 不再只是写代码,还能参与整个推理系统的工程闭环。

【来源:IT之家】

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