在本期节目中，我们将深入探讨一款名为GLM-4.1V-Thinking的全新视觉语言模型。我们将详细解析其独特的以推理为核心的训练框架，包括大规模预训练、监督微调，以及创新的“带课程采样的强化学习”（RLCS）技术。我们将讨论该模型如何以90亿的参数规模，在多项基准测试中挑战甚至超越体量远超于它的模型（如72B模型和GPT-4o），并探讨其在跨领域泛化方面的惊人表现、面临的挑战与未来的发展方向。