<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Zai on Tsingular — Стратегия внедрения ИИ для бизнеса</title><link>https://www.tsingular.ru/tags/zai/</link><description>Recent content in Zai on Tsingular — Стратегия внедрения ИИ для бизнеса</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ru</language><managingEditor>Михаил Малышев (mbmalyshev (a) yandex.ru)</managingEditor><webMaster>Михаил Малышев (mbmalyshev (a) yandex.ru)</webMaster><lastBuildDate>Thu, 17 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.tsingular.ru/tags/zai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>GLM строит свою инференс-инфраструктуру сама: ранние формы рекурсивного самоулучшения (RSI)</title><link>https://www.tsingular.ru/blog/2026-09-17-glm-infra-agent-rsi-inference-infrastructure/</link><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><author>Михаил Малышев (mbmalyshev (a) yandex.ru)</author><guid>https://www.tsingular.ru/blog/2026-09-17-glm-infra-agent-rsi-inference-infrastructure/</guid><description>&lt;p>&lt;img src="https://www.tsingular.ru/images/posts/2026-09-17-glm-infra-agent-rsi-inference-infrastructure/glm-infra-agent-rsi-inference-infrastructure-cover.png" alt="2026-09-17-glm-infra-agent-rsi-inference-infrastructure">&lt;/p>
&lt;p>&lt;a href="https://z.ai/blog/glm-built-its-inference-infrastructure">&lt;strong>GLM строит свою инференс-инфраструктуру сама: ранние формы рекурсивного самоулучшения (RSI)&lt;/strong>&lt;/a>&lt;/p>
&lt;p>Z.ai опубликовала технический отчет о запуске GLM-5.3-Flash: на кластере из более 100 000 китайских AI-ускорителей всю производственную инфраструктуру инференса подняла не команда инженеров, а Infra Agent под управлением самой GLM-5.3.&lt;br>
Модель адаптировалась к новому железу и вышла в прод за две недели, утраивая сквозной throughput. Через неделю анонимного тестирования на OpenCode и OpenRouter (псевдоним Ox-Alpha) Flash стала самой используемой моделью обеих платформ: 62 трлн токенов за 6 дней.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>⚡️ Модель оптимизирует систему, система запускает модель:&lt;/strong>&lt;br>
Прорыв тут не в силе модели, а в контуре обратной связи.&lt;br>
Команда внедрила принцип плотной (dense) обратной связи, - вместо размытых сигналов вида «точность упала на 20%» агент получает &lt;strong>локальные проверяемые факты&lt;/strong>: сравнение ядер по численной точности, микробенчмарки, трейсы выполнения.&lt;br>
Это позволило агенту самому находить и чинить баги уровня, о котором раньше говорили только сеньоры: численное расхождение в KDA-ядре из-за TF32 (фикс через tf32x3 уже ушел в апстрим Flash Linear Attention) и блокировка Python GIL в DeepEP, тормозившая передачу KV-кэша (разрыв упал с 20% до менее 1%).&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>🔥 Два факта, о которых стоит подумать:&lt;/strong>&lt;br>
• Каждый крупный лабораторный стартап сейчас строит подобные агентские контуры для обучения и инференса своих же моделей.&lt;br>
• При этом ни одна лаборатория по безопасности всерьез не занимается оценкой RSI-рисков, - нет ни стандартов, ни независимых бенчмарков на измерение близости к рекурсивному самоулучшению.&lt;br>
Z.ai пишет: люди по-прежнему задают цели и границы, но прогресс на этой границе не замедлится только потому, что нам этого хочется.&lt;/p>
&lt;p>#GLM #инференс #RSI #агентскиепайплайны #Zai&lt;/p>
&lt;p>———&lt;/p>
&lt;p>&lt;a href="https://t.me/tsingular">@tsingular&lt;/a> | &lt;a href="https://max.ru/tsingular">Max&lt;/a> | &lt;a href="https://www.youtube.com/@tsingular">YouTube&lt;/a> | &lt;a href="https://rutube.ru/channel/25379731/">RuTube&lt;/a> | &lt;a href="https://vk.ru/tsingular">VK&lt;/a> | &lt;a href="https://vkvideo.ru/@tsingular">VK Video&lt;/a> | &lt;a href="https://dzen.ru/tsingular">Дзен&lt;/a>&lt;/p></description></item></channel></rss>