GLM-5 技术报告正式发布！
GLM-5 发布后，我们将模型背后的技术探索与实践整理成文，现正式公开技术报告，供社区参考与交流。
GLM-5 在以下三个维度的技术改进：
1. 引入DSA：在有效降低训练和推理成本的同时，保障了长上下文处理的准确性。
2. 构建异步 RL 基础设施：通过解耦生成与训练环节，显著提升了后训练阶段的迭代效率。
3. 优化 Agent RL 算法：增强了模型在复杂、长周期交互任务中的学习与规划能力。
🏆 得益于上述技术创新，GLM-5 在编程、智能体的核心榜单中取得了开源 SOTA。
📄 报告全文：http://t.cn/AXt87HsG
💪感谢大家对GLM的关注，团队将持续努力，不断探索智能上限。
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发布于 山东