智谱DeepSeek竞逐RSI：AI自改系统落地

国内模型厂商在2026年RSI热潮中相继披露AI改进AI的工程进展。智谱与DeepSeek分别落地推理系统与沙箱训练场，清华大学与唐杰亦参与其中。

智谱方面，由GLM-5.3驱动的Infra Agent接管推理基础设施。该系统在由10万张国产芯片组成的集群上，用两周时间从零搭起推理服务，端到端吞吐达到初始基线的3.2倍，成本追平英伟达GPU。GLM-5.3-Flash匿名上线6天，跑掉超过62万亿Token。优化方案被抽象为优化骨架存入资产库，供后续复用。消息当天，智谱港股上涨8.29%。

9月17日，唐杰发文《通往递归自我改进》。文中提到，智谱已经实现了最小的闭环：模型优化系统，系统服务模型。他还表示，驱动循环的不是智能，是闭环本身。

10月下旬，清华大学与智谱更新论文HarnessPro。该方案让多Agent协同修改Harness，且不碰标准答案。高难度代码任务通过率上升，单任务花费砍掉53%。

8月31日，唐杰将GLM-6.0定义为完全自训练模型，参数量从7400多亿冲到至少1万亿。智谱计划将50亿美元融资约60%净额投入自进化体系。10月初，唐杰给出GLM-5.4/5.5三条路线，并称不是继续扩模型，而是让模型能可靠地判断何时停止、何时纠错、如何评价自己的训练结果。

9月19日，DeepSeek联合清华推出自动化沙箱集群DSec，拥有3万核C。

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