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吴俊
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猫眼影戏记者 叶祖新 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
真是越到年底，越是仙人打斗。
这不，智谱又又又发了新模子——GLM-4.7。
然后一举在代码竞技场WebDev榜单上逾越GPT-5.2，拿下开源大模子第一！
现在网友们也正在拿它猖獗实测中，体验完险些都是清一色的“Amazing”。
直接来感受一下网友拿着GLM-4.7和Gemini 3同时做的桌版溜溜球游戏，让网友直呼：
GLM-4.7完胜！
视频地点：https://mp.weixin.qq.com/s/AwYgbzPU6Gix61NpEMXezw
那么，为什么GLM-4.7这次会在编程效果上有这么大的前进？
就在今天早些时间，智谱还特意在Reddit上举行了一场AMA（Ask Me Anything）活动，关于背后的一切，都已经回覆得清晰明晰。
关于GLM-4.7，智谱回覆一切
这场对话不但展现了GLM-4.7怎样通事后训练实现性能奔腾，还首次深度曝光了自研的强化学习框架——Slime。
我们整理了这场AMA的焦点英华，看看这个被称为“Claude Code最佳平替”的国产模子，事实是怎么炼成的。
模子性能与优化
首先就是各人最为体贴的，为什么GLM-4.7会在体感上有云云显着的前进。
智谱团队在AMA中明确体现，GLM-4.7的刷新主要集中在后训练阶段。
在SFT（监视微调）和RL（强化学习）阶段，团队接纳磷泣细腻的宣布配方（Release Recipe）。通过对差别领域数据集的对齐，模子不但在基准测试上跑分更高，在现实安排中的稳固性也大幅提升。
而针对社区关于“为何不出更大参数目模子”的疑问，智谱团队直言：
训练本钱和安排本钱是设计的焦点锚点。
GLM-4.7在设计之初就思量了硬件限制。团队目的是让模子在消耗级显卡上也能跑出Air版本的无邪性，同时坚持靠近30B甚至更高规模的逻辑能力。这种在有限参数下压榨极致性能的思绪，正是为了让AI真正落地。
除此之外，智谱分享了他们建设的一套重大的预训练数据流程：
多源屎厕： 涵盖从高质量论文到小说等种种文本。极致整理： 包括去重、质量过滤和敏感词筛查。对齐战略： 重点关注SFT和RL阶段，让写作气概不再像机械人，而是越爆发动详尽。
模子应用场景与功效
若是说以前的GLM是个有些死板的理科生，那么4.7版本则是完成了一次情商逆袭。
在AMA中，开发者问得最多的就是编程。智谱团队坦言，他们针对Claude Code做了大宗的优化和适配事情。
现在，GLM-4.7在多语言编码方面体现精彩，不但支持Python、JS，在一些相对冷门的语言和重大的逻辑架构上也展现了极强的明确力。
团队以为，智能体框架对性能的影响占比高达30%，因此GLM-4.7在系统提醒词、工具挪用层级上做了深度打磨。
为了让模子更像人，团队从大宗小说和剧本中罗致养分。
现在的GLM-4.7在创意写作时，细节形貌越发富厚，不再只会说“在一个阳灼烁媚的下昼”这种套话。在角色饰演使命中，它能更好地维持人设，镌汰出戏的频率。
除此之外，GLM-4.7还引入了一个很是硬核的功效：交织思索（Interleaved Thinking）。
在执行行动或挪用工具之前，模子会先举行一段隐性思索。这种类似OpenAI o1的头脑链机制，让它在处置惩罚重大的多模态使命（如看图写代码、图表剖析）时，镌汰了冒失操作的概率，提高了准确度。
手艺要领与工具
智谱之以是在外洋社区受接待，与其起劲拥抱开源的态度密不可分。
这次AMA最让人惊喜的莫过于Slime框架的果真。
为相识决大模子强化学习效率低、稳固性差的问题，智谱研发并开源了Slime。
这个框架专为大规模强化学习设计，支持多种对齐算法。它的名字寓意着“无邪且具有极强顺应性”，能够资助开发者更容易地复现GLM级别的对齐效果。
智谱体现，他们从开源生态中获益良多，因此也乐于回馈。
他们详细形貌了从数据网络、整理到质量过滤的完整流水线。这种透明度在现在的国产大模子厂商中并未几见，也赢得了LocalLLaMA社区的一致尊重。
在 Reddit 上，智谱团队展现了极其接地气的一面。
有用户问：“你们训练时遇到最意外的挑战是什么？”
团队回覆：“最大的挑战着实是宣布配方。就像厨师手里有最好的食材（数据），但怎么掌握火候（RL参数）让它在出锅时最完善，往往需要无数次的推倒重来。”
尚有人奚落：“GLM-4.7是不是吃了什么灵丹妙药？”
团队则诙谐回应：“主要是我们学会了怎样让它在行动之前多想一想。”
实测GLM-4.7
在相识完GLM-4.7背后的“奇技淫巧”之后，我们照旧老规则，一波实测走起~
首先值得注重的是，现在在z.ai上搞开发，最好是点开“全栈开发”的按钮：
然后我们先做一个植物大战僵尸来小试牛刀，Prompt如下：
请基于目今目录准备的素材（下载 https://z-cdn.chatglm.cn/temp/Grazy%20Dave.mp3 看成游戏音乐， 下载 https://z-cdn.chatglm.cn/temp/pvc-images.zip 目录下的种莳植物与僵尸静态/GIF图片、Pea.png/PeaSnow.png豆子素材、Shop.png/Card.png界面素材及Sun.gif），做一个《植物大战僵尸》游戏。
可以看到，同样是经典的测试游戏，这次在体感上是“声色俱全”的那种（体验链接放下面了）：https://chat.z.ai/c/5415b1d8-ac01-4bc6-a24a-8e815c8fa361
除了游戏之外，GLM-4.7另一个体感上的跃迁，即是做PPT了，这个demo的Prompt极其简朴：
做一个先容巴黎的PPT。
可以看到，PPT的效果已经抵达了直接商用的水平：
除此之外，做海报也是GLM-4.7的一绝。
例如设计一张宣传运动鞋的海报，比照GLM-4.6和GLM-4.7，效果的差别就一目了然了：
从种种效果来看，也就不难明确为什么这次GLM-4.7会在X上被刷屏了。
允许上市后一连开源
在这次AMA中，除了手艺硬核细节，围观群众最体贴的莫过于智谱要上市的事情了。
事实最近关于智谱拟赴港IPO的新闻引发了圈内不小的关注。
Reddit上有资深老哥犀利发问：“一旦公司上市，你们是否会缩减开源投入？”
智谱团队给出了一个很是坚定的定心丸：“开源是我们的焦点基因，无论资源路径怎样转变，我们允许上市后将一连开源。”
团队诠释道，智谱深知其生长离不开开源生态的滋养。一连开源不但是回馈，更是坚持手艺领先、建设开发者标准的最优路径。这种“即便敲钟，也要开卷”的姿态，确实让不少外洋开发者直呼“Respect”。
通过交织思索提升智力上限，通过Slime框架规范训练流程，智谱正在用最硬核的方法证实：国产模子不但能跑分，更能实战。
并且从用户们的反响来看，GLM-4.7以及智谱恒久以来的事情也是被给予了高度的认可。
例若有网友从价钱角度评价说：
GLM 4.7的1年订阅（靠近Opus 4.5级别）= Codex/Claude Code的1个月Max Plan。我现在就立马订一年的。
包括估值40亿美元的Fireworks也在Day0支持GLM 4.7，嗯，美国人也是有更好的模子选择了。
除此之外，在AMA的中，智谱团队说了一句让人期待的话：“我们会为了AGI在明年做更多的孝顺。”
在此基础之上，智谱首席科学家唐杰在GLM-4.7宣布之际揭晓了他关于大模子生长的一些看法。
原链接：https://weibo.com/2126427211/QjIYhCmfq
在IPO的灯灼烁起之前，智谱选择先点亮开发者的屏幕。这种恒久主义的浪漫，或许正是大模子时代最稀缺的底色。
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典质担保以典质的财物为限肩担负保责任，以是典质担保不属于连带责任，典质人对凌驾典质物价值的债务不肩负责任。那么典质担保责任是不是属于连带债务？
网友咨询：
典质担保责任属于连带债务吗
状师解答：
典质担保责任不属于连带责任，典质人以典质工业价值为限肩负责任，典质工业缺乏以清偿债务的，由债务人肩负。债务人不推行到期债务或者爆发当事人约定的实现典质权的情形，典质权人可以与典质人协议以典质工业折价或者以拍卖、变卖该典质工业所得的价款优先受偿。
状师增补：
一样平常担保和连带担保的区别：
第一，肩负责任的详细作法差别。
一样平常包管的包管人只是在主债务人不推行时，有代为推行的义务，即增补性；而连带责任包管中的包管人与主债务人为连带责任人，债权人在包管规模内，既可以向债务人求偿，也可以向包管人求偿，无论债权人选择谁，债务人和包管人都无权拒绝。
第二，连带责任包管中包管人与主债务人的权力义务及其责任肩负问题适用于连带责任的执法划定；而一样平常包管中包管人与主债务人之间不保存连带债务问题，只是在包管人向债权人推行债务后，包管人对主债务人有求偿权。
第三，一样平常包管中的包管人享有先诉抗辩权，而连带责任包管中的债务人没有先诉抗辩权，即不可以债权人是否催告主债务人作为是否推行包管义务的抗辩理由。
第四，连带责任包管是由执法划定或当事人约定，无划定或约定的，按连带责任包管肩负；而一样平常包管则只是由当事人约定。
【执律例则】
《中华人民共和国民法典》第四百一十三条
典质工业折价或者拍卖、变卖后，其价款凌驾债权数额的部分归典质人所有，缺乏部分由债务人清偿。
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