摘要：本文介绍了一个大模型项目的分层架构设计。系统分为四层：1)底层是模型仓库和硬件资源（
实测Claude Code+智谱GLM-4.5！（附保姆级教程）
在两者的深度体验对比里面，我都尽量让模型自己修改代码，不干涉模型的代码编辑能力，几乎完全靠模型自己撰写对应的
昨天，AI 圈又迎来一位重量级选手，智谱开源的新一代旗舰模型——GLM-4.5。我知道，你可能下意识就想说：“哦，又一个？”这其实不是智谱第一次、第一时间开源自家最先进的大模型了，他们似乎总觉得好东西就该拿出来分享，每次都是掏空“家底儿”式开源。这次更是一口气开源了两个模型：GLM-4.5 和它的“青春版” GLM-4.5-Air，模型权重还是最宽松的 MIT 协议。GitHub 地址：githu
GLM-4.5作为新一代大语言模型，在架构设计、训练策略和推理优化方面实现全链路创新。其核心突破包括：动态窗口注意力提升计算效率、多模态对比学习增强跨模态理解、INT8/FP16混合量化加速推理。模型支持128K长文本处理、专业领域内容生成和复杂逻辑推理，在工业诊断、金融分析等场景表现优异。通过RESTful API调用和参数优化方案，开发者可快速集成模型能力。未来将持续强化多模态融合和自主智能，为产业应用提供更强大的技术支持。
Claude Code & 智谱GLM-4.5 环境配置指南 (Windows/macOS/Ubuntu)
本指南将引导您完成安装Codex，并通过API方式配置Kimi K2GLM-4.5模型，以更实惠的方式来AI编程。在开始之前，您的系统需要安
摘要：GLM-4.5是智谱AI推出的新一代大语言模型，在架构、训练和推理效率上实现突破。其创新包括动态稀疏注意力机制，将计算复杂度降至O(n√n)，提升长文本处理效率；多模态融合架构支持文本、图像、语音交互，图文匹配R@1指标达92.3%。采用混合精度训练与三维并行策略，训练效率提升1.8倍。在权威评测中，GLM-4.5的MMLU准确率89.1%，代码生成Pass@1达78.5%，已应用于医药研发、金融投研等领域，显著提升效率。
在新功能扩展、性能优化和兼容性方面均有显著提升。特别是新增了ROCm 支持，让 AMD GPU 用户也能高效使用，同时针对
在人工智能飞速发展的今天，一款能够同时具备强大推理、编码和代理能力的模型无疑是大学生学习和科研的得力助手。2025年7月28日，智谱AI（Zhipu AI）正式发布了其最新的旗舰模型系列——GLM-4.5和GLM-4.5-Air，这两个模型不仅在性能上达到了新的高度，更重要的是，它们将多种能力融为一体，为大学生提供了一个全方位的AI解决方案。GLM-4.5：不止于大，更在于强GLM-4.5系列包含
GLM-4.5V多模态大模型在多平台开源，展现出色视觉推理能力。测试显示，该模型能准确识别地标建筑（横店明清宫苑）、解
ChatGPT已经火了一段时间了，国内也出现了一些平替，其中比较容易使用的是ChatGLM-6B：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ，主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型，接下
对比了Claude Code与国内高性价比大模型，详细介绍了通过环境变量配置接入GLM-4.5、Qwen3-Coder-Plus和Kimi-K2的方法，帮助开发者降低AI使用成本。
本文基于Python语言，描述OpenGL的变换
1. 概述本文基于Python语言，描述OpenGL的变换笔者这里不过多描述每个名词、函数和细节，更详细的文档可以参考：变换 - LearnOpenGL CN (learnopengl-cn.github.io)2. 导入GLM平移、旋转、缩放等变换主要是使用变换矩阵来实现OpenGL Mathematics
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2023-07-05 13:14:36
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在现代自然语言处理（NLP）领域，llama GLM（General Language Model）效仿了大型预训练语言模型的成功，致力于提供更高效的文本生成与理解能力。随着技术的进步，如何解决与llama GLM相关的问题也日益成为关注的焦点。本文将详细探讨解决这些问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚及故障复盘等方面。
## 背景定位
在应用llama GLM时，我们面临多
GLM 广义线性模型George Box said: “All models are wrong, some are useful”1. 始于 Linear Model作为 GLM 的基础，本节 review 经典的 Linear Regression，并阐述一些基础 term。 我们线性回归的基本如下述公式，本质上是想通过观察 x，然后以一个简单的线性函数 h(x) 来预测 y： y=h(x)
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2023-10-20 16:33:18
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国产AI大模型GLM-4.5V以106B参数规模震撼开源，横扫42项多模态榜单中的41项SOTA。其核心能力包括多模态融合推理、长上下文记忆和精准视觉定位，支持图像、视频、GUI等复杂任务分析。智谱同步推出桌面助手，将视觉推理能力落地为生产力工具，展现国产AI从追赶到引领的技术突破。
# Python GLM库: 线性回归模型的利器
