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。

标题：现在的大模型现状，就是豪赌 现在的大模型现状可以用一个词总结——豪赌。若能成功，未来前景广阔。 2023年，大模型强调Scaling Law；2024年，该理论面临挑战。2025年起，传统路径难以持续，需探索新方向。这条路充满不确定性和高成本，但潜力巨大。 去年我们假设有一条清晰的Scalin...

ChatGPT Pro会员与草莓模型：新范式下的AI跃迁 引言 深夜十点，科技媒体The Information发布了一则关于OpenAI即将推出的新模型——草莓（Strawberry）的消息。紧随其后，一位业内消息人士透露，名为ChatGPT Pro的高级会员服务已上线，售价200美元/月，该用户...