大语言模型(LLM)的目标就是通用认知能力（这次Hinton的keynote是说reasoning是认知的本质）。一个好的大语言模型必须具备解决通用问题、泛化能力、常识推理和自我学习的能力。在过去的五年中，OpenAI的GPT-3学习了常识知识，o1则使用强化学习在响应前进行思考，显著提升了在编程、数据分析和复杂数学方面的推理能力。然而，现有模型仍非真正通用：有些擅长编程，有些擅长数学，有些擅长推理，但没有一个能在所有不同任务中取得最佳表现。

我们团队100来人折腾了将近半年，天天被喷，主要是老不成功，我们终于推出两位GLM家族新成员：GLM-4.5和GLM-4.5-Air——这是我们最新的旗舰模型。GLM-4.5拥有总计3550亿参数和320亿激活参数，而GLM-4.5-Air则拥有总计1060亿参数和120亿激活参数。两者都旨在将推理、编程和代理能力整合到单一模型中。http://t.cn/A6FtPYY2

没想到一开源几个小时就到了huggingface的trending第9名，欢迎大家都来试试 http://t.cn/A6FtauYa