GLM-5.3 kendi sistemini optimize etmeye başladı, Zhipu'dan Tang Jie: RSI minimum kapalı döngüsü zaten ortaya çıktı

动察 Beating AI hızlı haber: Zhipu, GLM-5.3 tarafından yönlendirilen Infra Agent'ın artık GLM-5.3-Flash'ın çıkarım sistemini optimize etmeye katıldığını açıkladı. İlk başarılı çalıştırmadan tüm üretim trafiğini üstlenmeye kadar iki haftadan kısa sürede, uçtan uca verim başlangıçtakinin 3,2 katına çıktı.

Ortak kurucu ve baş bilim insanı Tang Jie, değerlendirmesinde Agent'ın şu anda en çok takıldığı noktanın genellikle kod yazamaması değil, sorunun nerede olduğunu bilememesi olduğunu belirtti. Örneğin bir değişiklik verimi %20 düşürdüğünde, kendi değişikliğinin bir şeyleri bozduğunu biliyor ama hangi katmanda sorun çıktığını ve bir sonraki adımda neyi kontrol etmesi gerektiğini bilmiyor.

Bunun üzerine Zhipu, kıdemli mühendislerin günlük sorun giderme yöntemlerini Agent'ın doğrudan kullanabileceği bir araç setine dönüştürdü. Agent kodu değiştirdikten sonra sonucun doğru olup olmadığını, zamanın nerede harcandığını ve hangi çözümün daha hızlı olduğunu kendisi kontrol edebiliyor, ardından sonuçlara göre değişikliklere devam edebiliyor.

Bu yöntem sayesinde Agent, uzun bağlam hesaplama hatası, KV aktarım tıkanıklığı ve kod çözme kernel'inde tekrarlanan hesaplama gibi sorunları tespit etti. Bir kernel yeniden yazıldıktan sonra 1,71 kat hızlanma sağlandı.

Tang Jie, mühendislerin rolünün giderek daha çok «geri bildirim tasarlayan kişi»ye benzeyeceğini değerlendiriyor. İnsanlar hedef belirleme, sınır koyma ve yüksek riskli değişiklikleri denetleme işini üstlenirken, Agent kendi hipotezlerini öne sürüyor, kodu değiştiriyor ve deneyler çalıştırıyor. Tam RSI'ya hâlâ uzak ama «model sistemi optimize ediyor, sistem de modele hizmet ediyor» şeklindeki minimal döngü çoktan ortaya çıktı.