迈向递归自我改进：GLM 如何构建自己的推理基础设施
GLM 团队称，GLM-5.3-Flash 的生产推理服务已部署在超过 10 万颗国产 AI 加速器上，主要由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 协助构建。系统从模型适配到上线耗时不到两周，端到端吞吐量提升约 3 倍。
团队通过分层测试、日志、追踪和基准测试建立“密集反馈”机制，让智能体持续定位问题并优化代码，但称这尚未达到递归自我改进。
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GLM 团队称，GLM-5.3-Flash 的生产推理服务已部署在超过 10 万颗国产 AI 加速器上，主要由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 协助构建。系统从模型适配到上线耗时不到两周，端到端吞吐量提升约 3 倍。
团队通过分层测试、日志、追踪和基准测试建立“密集反馈”机制，让智能体持续定位问题并优化代码，但称这尚未达到递归自我改进。
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