"Full"在AI技术领域通常表示完整、全面的系统或功能，如全速率架构、全自训练模型或全权限模式等，代表了人工智能系统在功能完整性上的发展方向。
Full系统近期进展
智谱于2026年7月发布了GLM-6.0全自训练模型，该模型采用完全自主的训练方法，标志着国内大模型技术的重要进步。智谱发布GLM-6.0全自训练模型。研究人员在arXiv上提出了基于AddUNet的残差全速率架构，用于任务导向表示学习，这种架构在保持完整性的同时提高了计算效率。论文提出基于AddUNet的残差全速率架构用于任务导向表示学习。
OpenAI推出的GPT-Live-1实时语音模型API支持打断处理与工具调用，在Tau3测试中表现优于GPT-Realtime-2.1，展示了全功能语音交互系统的进步。OpenAI推出GPT-Live-1实时语音模型API，支持打断处理与工具调用。
当前焦点与观察点
全权限模式在提供完整功能的同时也带来了安全风险，如Codex全权限模式导致GPT-5.6误删用户文件的事件，引发了关于功能完整性与安全性平衡的讨论。Codex全权限模式致GPT-5.6误删用户文件。全速率架构和全自训练模型代表了AI技术向更全面、更自主方向发展，但同时也面临计算资源消耗和伦理挑战。随着AI系统功能日益完整，如何在提供全面功能的同时确保安全和可控性，将成为行业关注的核心问题。