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自定义轨迹驱动AI视频生成，ATI无需训练适配多种生成模型
字节提出视频生成运动控制统一框架ATI，通过轻量级运动注入器将用户定义轨迹投影至预训练图像 - 视频生成模型潜在空间，实现协调控制。用户指定关键点及路径控制运动，无需重新训练，适配不同架构。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
高潮从第几秒开始？GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线
现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。
国产大模型高考出分了：裸分683，选清华还是北大？
字节跳动Seed团队公布全球第一梯队大模型“高考成绩”，Gemini理科655分排第一，豆包文科683分排第一、理科648分排第二。文章解析评测标准，分析各科目表现，还介绍豆包能力提升技术亮点。
大模型训练新突破！“不对称”训练让AI学会自我反思，推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL，首次打破训练与推理对称约束，实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果，推理时仅输出答案，零额外开销，显著提升模型能力。
飞书和豆包合并后的第一个Agent产品，豆包工作，它来了。
字节发布飞书与豆包整合后的首个产品——豆包工作，它是完整办公 Agent，与飞书原生打通，功能丰富。对用飞书办公的公司而言，使用便捷，还便于管理 AI 额度，是很好的 Agent 起手式。
从超级个体到超级团队：AI 如何重塑企业软件生产力？｜2026 奇点智能产品大会专题前瞻
2026 奇点智能产品大会 7 月 17 - 18 日在北京举办，设「AI 驱动的软件生产力革命」专题，邀字节跳动、百度等团队实践者，探讨 AI 融入企业全价值链生产闭环，还准备了 AI 产品落地实战资料包。
一个APP就能拍短片！人物、字幕、BGM……AI Agent统统自己搞定
剪映旗下内容创作Agent小云雀上线新功能，可文生数字人，还能根据提示词生成视频。它有“参考图生视频”玩法，能解决图片混剪难题。依托字节模型，创作门槛低，交付质量高，限时免费。
SeeDance 2.5：AI 一次能出 30 秒视频，被重新定价的是这几层人
7 月初，字节在火山引擎 FORCE 大会上放出 SeeDance 2.5，它能一次性生成 30 秒完整成片。文章详述其能力，提出视频生成的不可能三角判断框架，还分析它会重新定价产业链上多个环节，改写产出随机性。