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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”
雷达摘要
过去几年，大模型竞争的主线很清晰：更大的模型、更多的数据和更强的GPU集群。 但随着预训练边际收益递减，模型能力Scaling正从单纯的预训练堆叠向后训练强化学习（RL）转变，数学推理、代码生成、复杂决策、长时序Agent等高阶能力，越来越依赖后训练强化学习（RL）激发。RL通过生成、执行、反馈和奖励，让模型持续学习推理、规划与自我纠错的能力。 由此，大模型发展从“一次性训练”进入“持续训练”，模型能力Scaling也从预训练延伸至生成、反馈和迭代全过程。SemiAnalysis指出，当RL成为模型能力持续Scaling的关键，竞争的就不只是算法，还有支撑模型持续生成、训练和更新的AI基础设施系统。 问题也随之变成：当模型越依赖RL获得能力，谁来支撑这种能力持续低成本地生产。 从“模型+算力”到算法与AI基础…
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