觀點:API蒸餾僅為RL墊腳石,GLM 5.2自主迭代可徹底擺脫美國模型依賴

ME AI 消息,據 動察 Beating 監測,谷歌 TPU 軟體工程師 Patrick Toulme 指出,外界對 GLM 5.2 靠蒸餾追平 Opus 的說法存在誤解。大模型在智能體編碼任務上的訓練難點在於「零梯度困境」,即模型早期若無法產生正確運行路徑,強化學習便無法獲得梯度信號來啟動參數更新。蒸餾 Claude 或 GPT-5.5 的作用,僅僅是在冷啟動階段提供種子解答以繞過零梯度困境。 一旦模型跨過冷啟動門檻,後續的性能爬升將不再依賴蒸餾,而是完全依靠強化學習的爬山算法進行自我演化。Toulme 強調,GLM 5.2 已經具備獨立產生成功路徑的能力,完全可以通過強化學習自主迭代到更高級別,徹底擺脫對美國大模型的依賴。 Redis 創始人 Salvatore Sanfilippo 補充了另一條路徑的可能性:雖然通過高能力模型引入推理模式(蒸餾)對於獲取更好的 RL 信號非常有用,但 DeepSeek R0 的實踐已經證明,即使在完全沒有蒸餾播種的純冷啟動情況下,強化學習依然可以自主運轉並取得突破。 同時他認為,若仍需越過冷啟動門檻,大模型研發完全可以初步使用 DeepSeek-v3.2 等本土開源模型進行微調,而非必須依賴美國 API。 (來源:BlockBeats)
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