以GLM-5为例，探究九章智算云强化学习系统如何落地“训推一致”
九章智算云强化学习系统助力 GLM-5 落地“训推一致”，推动大模型能力 Scaling 从预训练向后训练转变，提升推理与决策能力。
资讯解读
大模型发展正经历从预训练堆叠向后训练强化学习的范式转变。九章智算云针对 GLM-5 构建的强化学习系统，重点解决训练与推理环境一致性问题，确保模型在真实场景中的表现稳定性。
随着预训练边际收益递减，数学推理、代码生成及复杂决策等高阶能力越来越依赖后训练阶段激发。强化学习通过生成、执行与反馈闭环，使模型具备持续学习与自我纠错能力，是提升智能体性能的关键路径。
实现“训推一致”对底层算力基础设施提出了更高要求。这不仅涉及算法优化，更考验智算云在资源调度、环境模拟及反馈机制上的支撑能力，成为大模型持续 Scaling 的重要竞争维度。
该案例表明大模型竞争已从一次性训练进入持续训练阶段。未来模型能力的提升将贯穿生成、反馈和迭代全过程，算力与算法的深度融合将成为行业发展的核心驱动力。
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