算法论文8

Meta等提出语言自我博弈，突破LLM数据瓶颈

深度学习自然语言处理2025-09-16

AI 摘要

Meta Superintelligence Labs和UC Berkeley团队提出“语言自我博弈”框架，让模型自己出题解题自我改进。实验表明，其性能可媲美用人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺和迈向“超智能”系统提供新思路。

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阿里云平台完成 DeepSeek Harness 评测

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。

过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。

近期，DeepSeek上调API价格，V4 Pro等型号涨幅明显；而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%，Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变，受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。