2025年(50)
分类: IT业界
2025-03-31 20:14:30
作为全球{BANNED}首选实现“感知-决策-执行”闭环的通用智能体,AutoGLM的突破在于将大语言模型的逻辑推理能力与实时操作系统进行深度融合。
如果说传统 AI 是一个答题机器,需要人类输入明确指令并等待结果;那么 AutoGLM沉思更像一个自主员工,能通过摄像头、传感器实时捕捉环境信息,动态调整任务优先级。
打个比方,以仓储物流为例,它可以同时监控库存数据、机器人运动轨迹和突发订单,瞬间计算出{BANNED}最佳优分拣路径,甚至主动联系供应商补货。这种感知即行动的模式,让 AutoGLM沉思超越了传统 AI 的工具属性。
技术架构:从静态模型到动态闭环
AutoGLM沉思的背后,是智谱基于 GLM-4-Air-0414 推出的全新深度思考模型 GLM-Z1-Air。在 AIME 24/25、LiveCodeBench、GPQA 等基准测试中, GLM-Z1-Air 展现了强大的数理推理能力,性能比肩DeepSeek-R1。
并且在推理速度上,GLM-Z1-Air 相比 R1 提升了8倍,成本是1/30。
技术演进路径则是通过 GLM-4 基座模型到 GLM-Z1推理模型,再演变为 GLM-Z1-Rumination沉思模型,{BANNED}最佳终进化到 AutoGLM模型的演变路径,实现了“感知-决策-执行”的完整闭环。
目前,AutoGLM 沉思全量上线,免费开放给每一位用户。只需要输入你想讨论的话题,AI 就能自动去各大平台上进行检索并总结为可以面向大众的“干货”。甚至,AutoGLM 沉思还孵化出了一个 5000 多个粉丝的小红书账号。
同时,为了更进一步解放开发者在硬件方面的限制。未来GLM-Z1-Air 将支持免费调用,可在消费级显卡上部署运行。
AutoGLM沉思的颠覆性是什么?
AutoGLM沉思的颠覆性不仅在于技术性能,更在于其重新定义了 AI 与人类协作的边界。
传统 AI 受限于“输入-输出”的管道式交互,而 AutoGLM沉思本质上是在创造一种新的智能物种——它们不再被动等待指令,而是主动参与运作。这不再是工具升级,而是认知革命。未来的AI不会问“要我做什么”,而是说“我认为应该这样做”。
这种颠覆性或许正在开启 AI 的“新石器时代”:智能体开始学会使用“工具”(物理设备),而人类则从操作者退化为监督者。可以确定的是:当AI拥有“边想边干”的能力时,我们再也无法用工具的视角定义它。未来的故事,或将由无数个自主进化的智能体共同书写。
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