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突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化

Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。

谷歌等机构研究指出，推理模型能力提升源于‘思维社会’，即模拟类多智能体交互结构。如 DeepSeek - R1 等在推理中展现高视角多样性，对话特征能提升推理准确率，还提出利用‘群体智慧’新方向。

AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据，脸谱心智由95后博士创立，发布Looped World Models，还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。

当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE，带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG，结合自监督预训练与端到端微调，去除对VAE依赖，在训练效率和生成效果上有突破。

谷歌新出的Veo 3视频生成模型画质惊艳且能开口说话，但生成体操动作效果差，像“抽象派”。虽存在生成不准问题，但物理效果比其他模型好。有人建议其与专业动捕公司合作，音画一体或成视频模型竞赛标配。

文章指出Agent成AI主流叙事，但企业部署后效果不佳，因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心，提出Data&AI数据基础设施是新范式，还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。

Character AI和耶鲁大学团队推出开源模型OVI，它采用双骨干交叉模态融合架构，让音视频同步生成。其架构对称，用旋转位置嵌入技术对齐时间，训练策略分步进行，生成效果佳，为开源音视频生成提供新路径。

物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。

AI科技评论独家获悉，智元机器人旗下具身智能数据平台觅蜂科技完成数亿元种子轮与天使轮融资，由红杉中国领投，多家资本跟投。此次融资用于技术研发等，觅蜂已布局全类型数据，还将建立数据联盟。

在AICon2025上海站，妙多副总裁张昊然分享生成式AI在UI设计领域的影响。他回顾初代生成式UI的‘套模板’技术，讲述技术革新后回归代码生成界面，还探讨让AI理解设计系统、妙多AI 2.0理念及未来UI工具假设。