0719智谱官方技术交流要点@华泰计算机 Scaling Law 远未结束，参数、数据、环境、强化学习、基础设施等多个维度都还在持续推进。 智谱拥有完整的全栈
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0719智谱官方技术交流要点@华泰计算机
Scaling Law 远未结束，参数、数据、环境、强化学习、基础设施等多个维度都还在持续推进。
智谱拥有完整的全栈 Scaling 能力。模型侧，LayerSplit 可将 KV Cache 压缩约80%，整体吞吐量提升约132%；基础设施侧，Z-Cube 组网架构可使集群吞吐提升约15%，P99首字延迟降低约40%，同时优化任意两个 GPU 节点之间的传输路径。
近期将推出的GLM-5.3，仍会沿着多维 Scaling 路线迭代，包括更多、更高质量的数据，更强的后训练技术，更快的基础设施，以及更好的真实 Coding 任务体验。
GLM-5.3 之后， 智谱还将切换到全新架构 ，目标是支持远大于 GLM-5 系列的模型规模，同时兼顾训练效率、推理效率和智能上限。 更多加公众号：思维纪要社 ☎️From 华泰计算机 郭雅丽/范昳蕊/袁泽世/岳铂雄/王浩天/徐诚伟
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- 0719智谱官方技术交流要点@华泰计算机
- Scaling Law 远未结束，参数、数据、环境、强化学习、基础设施等多个维度都还在持续推进。
- 智谱拥有完整的全栈 Scaling 能力。
- 模型侧，LayerSplit 可将 KV Cache 压缩约80%，整体吞吐量提升约132%；
- 基础设施侧，Z-Cube 组网架构可使集群吞吐提升约15%，P99首字延迟降低约40%，同时优化任意两个 GPU 节点之间的传输路径。
- 近期将推出的GLM-5.3，仍会沿着多维 Scaling 路线迭代，包括更多、更高质量的数据，更强的后训练技术，更快的基础设施，以及更好的真实 Coding 任务体验。
- GLM-5.3 之后， 智谱还将切换到全新架构 ，目标是支持远大于 GLM-5 系列的模型规模，同时兼顾训练效率、推理效率和智能上限。
- ☎️From 华泰计算机 郭雅丽/范昳蕊/袁泽世/岳铂雄/王浩天/徐诚伟