arXiv:2611.08908v1 Announce Type: new Abstract: The rapid development of large language models (LLMs) has been driven largely by scaling model size and human-curated training data, yet this paradigm is increasingly constrained by data scarcity and diminishing returns from human supervision. Self-play offers a promising pathway for autonomous data generation and improvement, but current frameworks remain unsatisfactory due to a lack of a data-centric perspective, limited cross-domain generalization, and growing trustworthiness and security concerns. In this paper, we argue that real-world LLM s
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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