Z.ai CEO 唐杰谈 GLM 5.3：别再只盯着参数量了，后训练才是新的扩规模法则

[AINews] Death of Params: Z.ai CEO Jie Tang on GLM 5.3 and the new Post-training Scaling Law

唐杰在 X 上发了一长串帖子，核心就一句话：光看参数量没意义，得把数据量、算力花在哪、模型在什么条件下跑这三件事一起看。GLM 5.3 的提升全靠强化学习在长周期环境里训出来的，有些任务模拟了工程师好几天的工作量，比如给模型一个真实的集群环境，让它自己诊断瓶颈、做优化、跑实验，最后交出可衡量的加速结果。他们搞了一套全自动的合成管线来生成这种可执行、可验...

推荐理由：唐杰亲自下场解释 GLM 5.3 的后训练缩放定律，举了模拟集群诊断和优化的实验案例，不是纯话术。但来源是付费 newsletter 的节选，正文没披露具体的加速比、任务成功率这些关键数字，所以判断先打个折——思路有料，验证还得等更多数据。