Vision-Zero项目提出了一种突破性的视觉语言模型训练范式，通过生成式对抗游戏实现自监督学习。该框架的核心创新在于利用任意图像对构建竞争性视觉游戏，使模型在无需人工标注的情况下，通过策略性自我博弈持续优化多模态理解能力。这种领域无关的设计允许框架适应医疗影像、自动驾驶、工业质检等多样化场景，显著降低对标注数据的依赖。通过将强化学习与视觉语言任务结合，系统能自主生成动态难度的训练环境，形成‘训练-评估-进化’的闭环。该方法为解决当前VLM模型依赖大规模标注数据、泛化能力受限等痛点提供了新思路，有望推动多模态人工智能在边缘计算设备和低资源环境中的普及应用。