（来源：上观新闻）
实现训推带宽提🚵升2倍以🔗上、推理🏚🌠TTF🧚♂️💓T降低97%，💒🍋大幅提🛎升GPU利用率，👕💐解决大模型IO瓶🇹🇲👅颈📳🇭🇳。十二、对AI发🏸展的启示 这🏥🇧🇦项研究对整个A🧠🥦I领域具有🧻🇵🇫重要的🐗启示意义👨👩👧👦。它依然重要，但👨✈️不再是唯一值得🤸♀️🥳盯着看的地方⛽🏫。如果 JSON📚 语法🐃👽要求，请🏄♀️💻务必添加逗号： 🚄✖{ 🗃🇸🇾"id": 🌰"glm-5.🦖🧯1", "na🎠me": "👣🤽♂️GLM-5🇹🇴.1", "r♒🌾easoni🦚🇪🇬ng":🧓 true🥙, "inpu🇧🇫t": [ 👨🚀 "t⏳ext"🚔 ], 🥧🍸"cost"🍝🇻🇦: { 🏟 "in🇧🇻put": 🏫🐉0, 🗒 "ou🚺📢tput": 0😿🇲🇦, "ca🌶cheRe🏴☠️👯ad": ®0, 🇲🇪🛏 "👳♀️🙉cac🖇heWr🍛♟️ite": 0😣 },🇹🇿 "🐯conte🕌⚗武媚娘未删减xtWindo🤳w": 2🛂🏄♀️04800🛶📀, "ma🦸♀️👹xTo🈂💥kens":😕武媚娘未删减 13107🏤💑2} 然👨🚒🥩后更新“a🌳📒gents.de🤳fault⭐🐬s.model🌯.primary👨👩👧”的默认模型：🇨🇨⚰ "prim🦛🇵🇱ary": 🈲"zai/gl🔲m-5", 🇬🇲接着，把上🚋面的代码改为🇰🇮以下样式🇸🇦🎢： "pri🌽😂mary"🥎: "zai/🇵🇼glm-5.🦛1", 在“ 😫👣agents👄.defau🌾lts.mo🦂dels🏝”添加🦠： "💁♂️🇩🇲zai/gl🍧❔m-5.🇹🇭1": 🇰🇬{} 第二步：更👭😧新配置参⭕🍝考 以下是参考🎊代码，用于🌻😂武媚娘未删减展示更新😀后的配置应该是什🚗么样子 1、“m👂😂odels👑✏.pr🇵🇷ovi🛰ders.z🔨🇦🇪ai.model👨❤️👨s”部分： "m👩💻🦞odels":🇧🇼 [ ⌛{ "i♾️d": 🤠😭"glm-5"🍔, "na🇧🇦me":🤟🔸 "GLM☯🥏-5", 🚠 "r🇿🇲eas🇵🇪oning"💞: t🇬🇾♍rue🚺, 🕕"in🍤put🈴⏭": 🇹🇫["t😐📮ext"], 😮 "cost⬛⏰": {🇨🇿🇵🇲"inp💀🇵🇪ut": 0,📜 "o♏utput":🤭🥒 0, "🎷cacheRea🏐🧻d": 0,🍟 "c🇦🇷ach💯eWrite"⛈🙅♂️: 0}🐺武媚娘未删减, "🇬🇧conte🇪🇭🎾xtWin🇹🇹dow": 2🖼🇹🇳04800,👌🏁 "m📉axTo🇧🇬🕹kens"🇹🇬0️⃣: 1🦂🇧🇹310🦉🛹72 🎚😚 }, {🇲🇸💲 "🕕📼id": "gl⚫m-4.7"🇦🇴↕, "na⛈🇦🇴me": "G🥣LM-4.7"🍶, "re🇪🇬🔲ason🤭ing": t👾🦃rue, 🇰🇲"in🌨put":❗ ["text"🇳🇴], 🍹 "c👩👦👦ost": {"🍹👨👩👦👦input": 🎵💵0, "o🇨🇱utp📐ut"🤙🇸🇹: 0,🍀 "cac🌸🏚heRead":👒 0, "c💷acheWr🥈🧐ite": 0🎗}, 🖍 "co🇬🇹🚏nte🐞xtW🚵♀️indo🚗📬w": 20🏣480👩👩👧👦0, 👌 "maxT◼🚛oken🤞s":🥬 131072🤾♀️ }, 💂 { 🏌⤵ "id"🐚: "glm-💆5.1",❗ "na👈💾me": 👩🦲🔱"GLM🚜🇴🇲-5.1", 🌵🧛♀️ "rea📵soning"🥨💇♂️: true🇵🇲, "i🕕😓npu🧡t": ["🐑text🌽👠"], 🚍 "cos🧢⁉t":🇲🇿👮 {"i📧🕊nput": 0🙅♂️➕, "outpu🏔t": 🧼🕓0, "cac🕤heR🙂🕙ead": 0🏴, "cac🎃heWrit🍩e":🥩 0}, 🍔 "con🤼♀️🇧🇳textW🎂🏵indo👦🈹w": 20🐦🇬🇺4800, 😋👩🏫 "max👀🌅Token🔗👩👦s":👨🏭↔ 1310🧙♀️🎅72 }🌍] 2、“age🚥nts.🇧🇲defau🐐lts.mod🇲🇼😂el.p🇲🇾🦝rimary▪”部分： "mo🇨🇴del🍉💺": { 💥 "p🍵🚙rimar📘y": 🧗♀️"zai🍮/glm-5🔨🍾.1", 🍵🚞 "fal🎋lbacks":🇦🇼 ["zai/g☁🕔lm-4.👊7"]} 3、🇵🇫“agents.🏹def🤲🏳aults.🦡models”部🌠分： 🐎"mode◽ls": { 🦐"zai🇲🇭/glm-5🌵🔕": {"ali⤵🇺🇬as":🎳 "GLM"🗝🗿}, ⏮📷"zai/gl🤖m-4.7":🍠💒 {}, "🍓武媚娘未删减zai/gl🐚m-5.1"🇲🇦: {}}🚮 做完以上🛄💽更改后，运行“o🇸🇴🚺pencl🇬🇩🇿🇦aw 👓💱gate🇳🇫👛way re🐕start🇧🇳”命令重🎃启网关 重启后，🕢您应该可以📀直接使用 🖥🎅GLM-🏩5.1🧷🚴 模型🚵♀️🍅，您可以在终端运🥁📗行“op🇵🇭enclaw t🇲🇸🖥ui”进入🇭🇳🔧聊天界面🇳🇷。
作者｜🚋👨李楠 邮箱🇧🇬｜linan@p🧞♀️🇨🇨ingwest.🌏🥬com 外部💏🙀世界看👷中国科技的🦅🇺🇾方式，正呈现越来🔶🇧🇴越明显的🇳🇺转向↘🌚。在英语到未见🏒过目标语言⏺🇸🇦的翻译任🌯务中，WOLA🏹R训练的模型🤓🚰平均x✍🕵️♀️COM⛩ET分数从51✨.1提🥊升到了7📽2.7，这种大🇬🇺幅度的🚓改进表😤明模型学到🧯的不是特🛑定语言对🌸👃的翻译🚁规律，🇲🇸🤤而是更加通👩👦😺用的多语言翻💡🥕译原理👨👨👧。传统方法是让模😜型在所有任务上同🇲🇫🤥时学习🙄，这往往导致不⏺同技能🇬🇹之间的相互🇯🇵干扰🌫🇲🇩。二是具身智能领域🇳🇮的在线学习📀🤷♂️。团队概况：V🇸🇯ioloop🇨🇻🌤 CE🕧🇺🇲O 何佳霖👩🦲🥥是连续👳🇵🇭创业者🤔☁。
