GLM-V系列模型核心考点
请阐述GLM-4.5V和GLM-4.1V-Thinking的核心设计目标及其在架构上的关键差异。
原题GLM系列在预训练阶段如何平衡大规模数据覆盖与质量管控？
原题强化学习课程采样（RLCS）如何解决多领域训练中的样本效率问题？
原题GLM-4.5V在视觉定位任务中如何实现边界框的精确生成？
原题为什么GLM-4.6V需引入原生多模态工具调用能力？
原题长上下文训练中，GLM-4.5V如何通过128K令牌的序列长度处理复杂文档？
原题GLM-4.1V-Thinking在仅90亿参数规模下，为何能在29个基准上超越720亿参数的Qwen2.5-VL-72B？
原题多模态奖励系统中，奖励黑客（Reward Hacking）可能引发哪些训练崩溃风险？
原题GLM-4.6V在“设计到代码”任务中如何实现像素级复现与交互式编辑？
原题GLM系列在视频理解任务中如何融合时间索引令牌与长序列建模？
原题
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