2025年9月,Meta超级智能实验室(MSL)因第二篇论文《Language Self-Play For Data-Free Training》陷入争议,被指忽视前人研究、缺乏创新。论文提出一种名为Language Self-Play(LSP)的方法,通过让单一语言模型在无外部数据的情况下扮演‘挑战者’和‘解决者’角色进行对抗训练,从而实现自我提升。实验显示,LSP算法在无需数据的情况下显著提升预训练模型性能,尤其在对话类任务上表现突出。然而,论文发布后引发网友质疑,认为其忽略了类似研究(如Absolute Zero、SPIRAL等),且未充分引用相关工作。截至目前,MSL及作者尚未回应争议。
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