GLM 6 so krass? Kann sich sogar selbst trainieren?
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Zhipu-Gründer Tang Jie: GLM-6.0 setzt auf den Weg des vollständig selbstgesteuerten Trainings
Am Abend des 31. August veranstaltete Zhipu eine Pressekonferenz zur Halbjahresleistung 2026.
Auf der Konferenz erläuterte Zhipu-Gründer Tang Jie die technische Positionierung und die Forschungsrichtungen des nächsten GLM-6.0-Modells von Zhipu.
Er definierte GLM-6.0 als Full Self-Training (vollständiges selbstgesteuertes Training; im Ausland wird der entsprechende Begriff auch als RSI bezeichnet). Die Kernmerkmale: Das Modell verfügt über Selbstreinigungsfähigkeit. So kann es den gesamten Ablauf abdecken – vom Pretraining über das Zwischen-Training bis hin zum Post-Training – und ermöglicht vollständig autonomes Training sowie selbstständige Weiterentwicklung.
Tang Jie wies darauf hin, dass die größte Herausforderung des Paradigmas für das vollständig selbstgesteuerte Training nicht einfach darin besteht, die Modellgröße zu vergrößern, sondern darin, ob das Modell in der Lage ist, sich selbst zu beurteilen – also den Zeitpunkt für das Trainingsende selbst zu kontrollieren und Fehlerkorrekturen eigenständig durchzuführen. Das ist das zentrale Problem dieses technischen Weges und wird auch eine Schwerpunktaufgabe in der zukünftigen Modellforschung und -entwicklung sein.
Tang Jie sagte außerdem, dass man in der weiteren Modellforschung auch ethische und sozialpolitische Dimensionen stärker berücksichtigen werde – als eine wichtige Überlegung für die nächste Stufe der technischen Weiterentwicklung.
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Zhipu-Gründer Tang Jie: GLM-6.0 setzt auf den Weg des vollständig selbstgesteuerten Trainings
Am Abend des 31. August veranstaltete Zhipu eine Pressekonferenz zur Halbjahresleistung 2026.
Auf der Konferenz erläuterte Zhipu-Gründer Tang Jie die technische Positionierung und die Forschungsrichtungen des nächsten GLM-6.0-Modells von Zhipu.
Er definierte GLM-6.0 als Full Self-Training (vollständiges selbstgesteuertes Training; im Ausland wird der entsprechende Begriff auch als RSI bezeichnet). Die Kernmerkmale: Das Modell verfügt über Selbstreinigungsfähigkeit. So kann es den gesamten Ablauf abdecken – vom Pretraining über das Zwischen-Training bis hin zum Post-Training – und ermöglicht vollständig autonomes Training sowie selbstständige Weiterentwicklung.
Tang Jie wies darauf hin, dass die größte Herausforderung des Paradigmas für das vollständig selbstgesteuerte Training nicht einfach darin besteht, die Modellgröße zu vergrößern, sondern darin, ob das Modell in der Lage ist, sich selbst zu beurteilen – also den Zeitpunkt für das Trainingsende selbst zu kontrollieren und Fehlerkorrekturen eigenständig durchzuführen. Das ist das zentrale Problem dieses technischen Weges und wird auch eine Schwerpunktaufgabe in der zukünftigen Modellforschung und -entwicklung sein.
Tang Jie sagte außerdem, dass man in der weiteren Modellforschung auch ethische und sozialpolitische Dimensionen stärker berücksichtigen werde – als eine wichtige Überlegung für die nächste Stufe der technischen Weiterentwicklung.
