智谱公开国内大模型首个递归自我改进工程实践
Miranda 9月17日，智谱GLM团队披露了递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）方向的首个工程化实践进展。由GLM-5.3驱动的Infra Agent完成了GLM-5.3-Flash推理基础设施的设计、调试与优化，实现模型对自身运行系统的反向改进。简单来说，AI不仅参与上层应用开发，也开始处理支撑自身推理的底层系统工作。
十万卡集群上的自建推理服务
据官方博客介绍，Infra Agent在超过十万张国产芯片组成的集群上从零完成生产级推理服务搭建。不到两周时间，端到端吞吐提升至初始基线的3倍，硬件利用效率和单Token成本达到主流NVIDIA GPU相当水平。该系统随后投入实际使用，GLM-5.3-Flash以匿名模型Ox-Alpha在OpenCode、OpenRouter上线，上线6天Token调用量超过62万亿。
这是国内大模型厂商首次公开将“AI自我改进”用于生产环境。与以往AI主要生成代码不同，此次实践覆盖了推理系统从设计、调试到优化的完整工程闭环。
