【GLM披露國內首個RSI工程實踐】記者獲悉，今日，GLM團隊披露了在遞歸自我改進方向的首個工程化實踐，由GLM-5.3驅動的Infra Agent完成了GLM-5.3-Flash推理基礎設施的設計、調試與優化，實現模型對自身運行系統的反向改進。這是國內大模型廠商首次公開跑進生產環境的RSI案例。據官方博客，Infra Agent在超10萬張國產芯片組成的集群上從零完成生產級推理服務搭建，不到兩周將端到端吞吐提升至初始基線的3倍，硬件利用效率與單Token成本達到主流NVIDIA GPU相當水平，並支持1M上下文窗口與多模態請求。該系統已經受真實流量檢驗，GLM-5.3-Flash以匿名模型Ox-Alpha在OpenCode、OpenRouter上線，6天Token調用量超過62萬億。此次實踐的技術突破在於，Agent已不再侷限於生成代碼，而是能夠圍繞推理系統開展完整的工程閉環：自主分析性能瓶頸、定位精度缺陷、修改底層代碼、執行分層測試，並根據實驗反饋持續迭代。GLM團隊表示，系統尚未達到完全自主設計和訓練下一代模型的階段，但RSI的早期形態已經出現，即，模型建設推理系統，系統再反過來支撐模型運行。