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大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升

Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。

大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣，中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型，在推理、编程等基准测试中表现出色，还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。

在2026中国AIGC产业峰会，蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利，但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局，未来会有物理世界独有的模型。

有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。

近期，OpenAI 携多款未公开新模型亮相。在 IMO 竞赛中，其宣称新模型获金牌，谷歌 DeepMind 的 Gemini Deep Think 也达金牌水平，但网友对二者评价不一。此外，‘o3 Alpha’疑上线，前 OpenAI 员工还在编程赛中击败 OpenAI 模型。

文章详细解释大模型Token概念，指出分词器会把文字切成Token，不同分词器切分结果不同。还介绍分词器的分词方法，通过统计文字出现频率打包成Token并编号，不同模型切分结果有差异。

近日，壹生检康在钉钉企业专属 AI 平台训练出“豆蔻妇科大模型”，准确率达 90.2%。钉钉构建支持体系助企业构建大模型，后续还将帮伙伴构建模型和智能体，服务中小企业。

Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。

Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。

9月国产大模型持续开源，涉及DeepSeek、Qwen、百度等。如DeepSeek-V3.1缓解语言问题、优化Agent能力；阿里Qwen系列开源超10个模型；百度Qianfan-VL增强领域能力等。还展望10月新模型开源。