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Meta超级智能实验室新论文陷争议被指忽略大量前人研究

2025年9月12日

（图片来自网络）

Meta超级智能实验室（MSL）新发布的《Language Self-Play For Data-Free Training》论文引发争议，被质疑忽略大量前人研究。

该论文提出通过语言自我博弈（Language Self-Play, LSP）让大语言模型在无额外训练数据下提升能力，但网友与学术领域认为其未充分参考前人类似研究（如联合最大化、极小极大博弈等基础理论）。

论文将模型设为“挑战者”与“解决者”角色进行对抗以实现无数据训练，争议核心在于未准确标注前人研究贡献，引发行业对学术诚信与创新边界的讨论。

网友指出论文将自身方法包装为突破性创新，却未充分引用前人基础研究成果。

学术圈强调人工智能研究需重视前人产学研经验，新论文需更严谨的文献追溯与引用。

目前MSL及论文作者暂未回应争议，该事件也促使公众关注AI领域研究公平性与学术规范问题。

（声明：该内容经AI精编）查看原网页

精彩评论（10）

网友10 2025-09-12 13

现在AI研究快，容易忽略前人成果，这情况需要规范～
网友9 2025-09-12 13

希望Meta能正视争议，补充前人研究参考，维护学术公平。
网友8 2025-09-12 13

从学术角度讲，引用和说明很重要，这论文在这方面值得改进。
网友7 2025-09-12 13

论文如果是创新，应该清晰说明借鉴前人的地方呀，现在这样确实有问题。
网友6 2025-09-12 13

这争议提醒我们要重视学术传承，不能只看表面创新。
网友5 2025-09-12 13

虽然方法有新花样，但没搞清楚前人工作确实有问题，希望后续改进。
网友4 2025-09-12 13

学术诚信是基础，忽略前人研究会影响行业健康发展。
网友3 2025-09-12 13

我看了论文方法，前人已经有类似思路，这论文没被借鉴到，有点奇怪。
网友2 2025-09-12 13

现在AI研究太注重新说法，有时候前人基础更值得尊重，希望Meta补救～
网友1 2025-09-12 13

这论文确实应该多参考前人成果，学术诚信很重要呀～

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