该文本摘要是关于 GLM 大模型技术团队在 ICLR 2024 会场发表的主题演讲。主要讨论了GLM-4、GLM-4.5 及其升级模型、GLM-OS 概念以及GLM-zero 技术等方面。GLM 大模型团队表示，未来应注重各种模态的融合训练，并提出以大模型为中心的通用计算系统，实现模仿人类的 PDCA 循环机制和无意识学习机制。此外，他们还介绍了 GLM-zero 研究的目标和方法。

会议摘要

今天，在ICLR 2024大会上，GLM大模型技术团队展示了他们的最新成果。该团队展示了包括GLM-4、GLM-4.5及其升级模型、GLM-OS概念以及GLM-zero技术在内的多种研究成果。

其中，GLM-4是大模型中的一个新成员，它提供了更强大的多模态融合能力。通过深度学习的方法，GLM-4能够同时处理多个输入数据，从而更好地理解复杂的任务。同时，其更高的并行性和优化性能也为数据处理带来了新的可能。

接着，我们看到了GLM-4.5模型的出现，这是一个经过大规模调优的模型，可以在更高精度下处理更复杂的数据。而它的升级版本GLM-4.6则提供了一种全新的全局优化方法，可以进一步提升模型的性能。
GLM-OS是一种基于GLM的大规模模型训练框架，它可以将模型部署到实际的应用中，提供更加便捷的服务。在演示中，团队成功地使用GLM-OS训练出了多个高效的模型，这些模型都在不同的领域取得了优秀的成绩。
此外，团队还介绍了GLM-zero的概念，这是一种新的学习策略，可以帮助模型在没有先验知识的情况下进行自我学习。通过这种方式，模型可以从新的数据中获取信息，然后利用这些信息进行自我改进。
总的来说，GLM大模型技术团队在这个会议上展示了他们在AI领域的巨大潜力。他们的研究不仅推动了人工智能的发展，也为我们提供了解决复杂问题的新思路。在未来，我们期待看到更多的创新和突破，让人工智能成为我们生活中不可或缺的一部分。