抖音点赞自助24小时，体验效果真的好吗？

抖音点赞自助24小时：全新功能解析

随着社交媒体的不断发展，抖音作为国内领先的短视频平台，不断推出新功能以满足用户的需求。近期，抖音推出了“抖音点赞自助24小时”功能，为用户提供了更加便捷的互动体验。本文将为您详细解析这一新功能的使用体验。

一、功能介绍

抖音点赞自助24小时功能，顾名思义，用户可以在24小时内自主选择点赞内容，实现点赞的自助化。这一功能的推出，打破了传统点赞的限制，让用户能够更加自由地表达自己的喜好，同时也为内容创作者提供了更多曝光机会。

具体来说，用户在开启点赞自助24小时功能后，可以随时点赞喜欢的视频、直播等内容。点赞后，系统会根据点赞时间、点赞频率等因素，对用户进行个性化推荐，从而提高用户体验。

二、使用体验说明

1. 开启功能

首先，用户需要在抖音APP中找到“我的”页面，点击进入“设置”选项。在“设置”页面中，找到“抖音点赞自助24小时”选项，勾选后即可开启功能。

2. 自主点赞

开启功能后，用户可以在任意时间段点赞喜欢的视频、直播等内容。点赞操作与平时相同，只需点击视频或直播页面中的点赞按钮即可。

3. 个性化推荐

在点赞过程中，系统会根据用户的点赞行为，对内容进行个性化推荐。这意味着，用户在点赞后，系统会优先推送与用户兴趣相符的内容，从而提高用户粘性。

4. 注意事项

虽然抖音点赞自助24小时功能为用户提供了更多便捷，但在使用过程中，用户仍需注意以下几点：

合理分配点赞资源，避免过度点赞影响用户体验。
关注点赞内容的质量，避免点赞低俗、劣质内容。
注意个人隐私，不要泄露自己的账号信息。

三、总结

抖音点赞自助24小时功能的推出，为用户提供了更加灵活、便捷的点赞体验。通过这一功能，用户可以更加自由地表达自己的喜好，同时也能为内容创作者带来更多曝光机会。然而，在使用过程中，用户还需注意相关事项，以确保自身权益不受损害。

总之，抖音点赞自助24小时功能是一次有益的尝试，相信在未来，抖音会继续优化这一功能，为用户提供更加优质的服务。

GLM-5是怎么炼成的？

现在，它背后的论文终于完全公开了。

论文的名字也很直接：告别Vibe Coding，迈入智能体工程（Agentic Engineering）。

也正如我们之前实测的那般，它可以自己连续跑代码超过24小时、700次工具调用、800次上下文切换，从零直接手搓一个Game Boy Advance（GBA）模拟器。

一言蔽之，GLM-5把开源AI拽进了长任务时代。

外国网友直呼“GLM-5是最好的开源模型”：

并且还认为“极大拉小了和Claude Opus 4.6之间的距离”：

除此之外，资本市场的表现也是可以从侧面印证一家大模型公司的实力。

毕竟春节期间，智谱股价飙升的程度，毋庸置疑，大家有目共睹。

现如今，这份长达40页的论文，彻底揭开了它背后的一切技术秘密。亮点如下：

架构方面：

在上一代经过验证的ARC（智能体、推理与编程）能力和MoE之上，引入DeepSeek同款稀疏注意力（DSA）；成本大幅打下来了的同时，长上下文能力却一点没丢。

后训练方面：

全新构建的异步强化学习基础设施，把生成和训练解耦，加上独创的异步智能体RL算法，让效率大幅提升。

芯片适配方面：

GLM-5完成了与华为昇腾、摩尔线程、海光、寒武纪、昆仑芯、沐曦以及燧原等国产芯片的全栈适配。

这也让不少网友在看完论文之后直呼：

在成本效率方面，美国的AI赶不上中国。

接下来，就让我们一起深入扒一扒这篇让外国网友羡慕的技术论文。

GLM-5的三大关键技术

在深入技术之前，我们需要先理解GLM-5在技术发展当下所面临的难题，即大模型需要真正开始干复杂的难活儿了。

因为在GLM-4.5时代，智谱已经证明了将ARC能力融合进单一MoE架构是完全可行的。

但当模型真正投入到复杂的软件工程、长周期多轮对话的真实业务中时，算力成本和真实环境适应性成为了老大难的问题。

△GLM-5 的整体训练流程

GLM-5要解决的就是这些瓶颈。因此，它在核心技术方面祭出了三把板斧。

第一板斧：引入DeepSeek同款稀疏注意力机制

在Transformer架构中，传统的密集注意力计算复杂度是随着上下文长度呈平方级（O(N2)）增长的。

当上下文窗口扩展至200K甚至更长时，计算成本将变得极其昂贵，这成为限制智能体处理复杂任务的主要瓶颈。

GLM-5的解法是引入DSA这个动态稀疏注意力机制，它的核心理念是用动态的细粒度选择机制替换传统的密集注意力。与固定的滑动窗口模式不同，DSA 会“审视”内容，动态决定哪些Token是重要的。

然而，直接训练一个基于DSA的超大模型无异于走钢丝，很容易因为稀疏化带来的信息丢失而导致梯度爆炸或模型崩塌。

因此，GLM-5团队采取了一种极其巧妙的继续预训练策略，主要包含两个步骤：

稠密预热（Dense Warm-up）：模型并非一上来就搞稀疏。在预训练的初始阶段，模型依然使用相对稠密的注意力机制（类似于MLA的变体），让模型先看全所有的信息，建立起全局的、稳固的语义表征能力。这就好比一个人在学习速读之前，必须先扎扎实实地精读。

平滑过渡与稀疏训练（Sparse Training）：当模型具备了良好的基础后，开始逐步提高稀疏度。DSA的核心逻辑是：在计算当前Token的注意力时，不再关注历史上的所有Token，而是通过一个动态的路由机制（Routing Mechanism），只挑选出与之最相关的Top-K个Token进行计算。

△MLA与DSA训练的SFT损失曲线对比

根据技术报告披露的数据，这一板斧砍下去，效果是立竿见影的：

KV Cache开销骤降75%：这意味着同样的显卡，现在可以支撑4倍以上的并发请求，或者处理长达4倍的上下文。推理速度提升3倍：注意力计算的FLOPS被大幅削减，首字响应时间（TTFT）和每秒生成Token数（TPS）都达到了行业顶尖水平。长文本能力几乎无损：这是最令人不可思议的一点。在著名的大海捞针以及诸如RULER等长文本复杂推理评测中，引入DSA的GLM-5与全稠密模型相比，性能下降微乎其微（小于0.5%）。第二板斧：异步多任务强化学习

如果说DSA解决的是推理成本问题，那么GLM-5的第二板斧，解决的就是训练效率问题，尤其是决定模型最终智商的后训练阶段。

当前业界主流的强化学习对齐算法依然是PPO（近端策略优化）。

标准的PPO是一个高度同步的过程，涉及到四个模型，即Actor生成模型、Reference参考模型、Critic评论家模型、Reward奖励模型在多台GPU上的协同。

这种“走一步，停一下”的同步机制，导致整个集群的GPU利用率经常徘徊在20%-30%左右，大部分算力都浪费在等待网络通信和进程同步上了。

为了打破这个瓶颈，智谱基于4.5时代的Slime框架，为GLM-5从底层重写了一套异步强化学习基础设施（Asynchronous RL Infrastructure）。

它的核心设计是将训练引擎和推理引擎解耦到不同的GPU设备上。推理引擎持续生成轨迹，一旦生成数量达到预定阈值，这批数据就被发送到训练引擎更新模型。为减少策略滞后并保持训练的近似同策略性，推理引擎的模型权重会定期与训练侧同步。

这种完全异步的训练范式，通过减少Agent rollout期间的“气泡”时间，显著提升了GPU利用率和训练效率。

但要支撑这种异步架构，还有几个关键技术难题需要解决：

第一，Token-in-Token-out（TITO）代替Text-in-Text-out。

在RL rollout设置中，TITO意味着训练流程直接消费推理引擎生成的精确tokenization和解码token流来构建学习轨迹。相比之下，Text-in-Text-out将rollout引擎视为返回最终文本的黑箱，训练器需要重新tokenization重建轨迹。

这个看似微小的选择实际上影响巨大：重新tokenization可能在token边界、空白处理、截断或特殊token放置上引入细微不匹配，从而影响对单个token采样概率的估计。GLM-5实现了一个TITO网关，拦截rollout任务的所有生成请求并记录每个轨迹的tokenID和元数据，将繁琐的tokenID处理从下游Agent rollout逻辑中隔离出来。

第二，直接双侧重要性采样解决离策略偏差。

在异步设置中，rollout引擎可能在单个轨迹生成过程中经历多次更新，这使得追踪历史训练侧模型的精确行为概率在计算上不可行——维护多个历史模型权重显然不现实。

研究团队采用简化方案：将rollout期间生成的对数概率作为直接行为代理，通过计算重要性采样比rt(θ) = πθ/πrollout，丢弃传统的πθ_old，消除单独旧策略推理的计算开销。同时采用双侧校准token级掩码策略，将信任域限制在[1-ε_l, 1+ε_h]，对落在此区间之外的token完全屏蔽梯度计算。

第三，DP感知路由加速长上下文推理。

在多轮Agent工作负载中，来自相同rollout的顺序请求共享相同前缀。研究团队提出通过一致性哈希将每个rollout ID映射到固定数据并行（DP）rank，并结合哈希空间上的轻量级动态负载重新平衡。这避免了冗余的预填充计算，无需跨DP rank的KV同步，随着rollout长度增加，预填充成本仍与增量token成正比。

这套异步RL基础设施支撑了GLM-5在多领域的混合RL训练：数学、科学、代码和工具集成推理（TIR）。数据来源包括开源数据集、与外部标注供应商共同构建的STEM问题、Codeforces及TACO等代表性数据集。训练中为各领域分配专属裁判模型或评估系统生成二元结果奖励，四个领域的整体混合大致保持平衡。

第三板斧：投喂真实世界数据

传统SFT数据往往依赖标准答案，但真实世界是复杂多变的。

为了让模型具备真正的工程能力，GLM-5的第三板斧，就是构建大量可验证的真实世界环境数据。

整个SFT语料库涵盖三大类别：通用对话、推理、编程与Agent。

值得注意的是，GLM-5在SFT阶段将最大上下文长度扩展至202752个token，并支持三种不同的思考特征：

交错思考：模型在每次响应和工具调用前进行思考，提升指令遵循和生成质量；保留思考：在Coding Agent场景中，模型自动在多轮对话中保留所有思考块，复用已有推理而非重新推导，减少信息丢失和不一致性；轮级思考：支持在会话中对每轮推理进行精细控制，轻量级请求可禁用思考降低延迟，复杂任务可启用思考提升精度和稳定性。

为了支持Agent RL，研究团队还构建了大规模的、可验证的可执行环境：

软件工程环境：基于真实世界的Issue-PR对，采用RepoLaunch框架自动分析仓库安装和依赖设置，构建可执行环境并生成测试命令。最终跨数千个仓库、涵盖9种编程语言（Python、Java、Go、C、C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby），构建了超过10000个可验证环境。

终端环境：采用三阶段Agent数据合成流程——任务草稿生成、具体任务实现、迭代任务优化。从种子任务出发，利用LLM生成可验证的终端任务草稿，由构建Agent在Harbor格式中实例化为具体任务（结构化任务描述、Docker化执行环境、测试脚本），再由精炼Agent迭代优化。整体流程产出数千个多样化终端环境，Docker构建精度超过90%。

搜索任务：构建Web知识图谱，以低至中频实体为种子节点扩展多跳邻域，将每个子图转化为隐式编码多实体关系链的问题。再经过三阶段过滤（删除无工具推理模型能答对的、过滤早期Agent能几步解决的、双向验证拒绝非唯一答案或不一致证据的），最终获得高质量、高难度的多跳问答对。