「Seed - Coder」共找到 107 篇相关文章
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取，Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型，它能精准抽取复杂图表，处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成，预训练语料丰富，后训练结合多种方法，推荐在huggingface体验。
C3仓库AI代码门禁通用实践：基于Qwen3-Coder+RAG的代码评审
本文介绍C3仓库基于Qwen3 - Coder+RAG的代码评审实践，在CI流水线监听代码修改触发AI评审，可发现逻辑风险、拦截高危缺陷。该实践能提升评审效率与质量，可复用于代码门禁平台或辅助编程工具，当前仍在持续优化。
AI会做题，却未必能自进化：字节Seed等提出三项新基准
字节跳动Seed联合多家机构，针对当前递归式自我改进AI依赖外部给定目标反馈的缺陷，提出三项新基准，从三个核心维度研究Agent自进化能力，揭示了当前AI自进化的核心瓶颈。
用短视频成本生成长视频，字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型，其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%，质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务，提出MoC机制并阐述实现方法。
实测 Seed 2.1 Pro：从零到一，开源一个大学生就业补贴的公益网站
火山引擎在 Force 大会发布豆包大模型 Seed 2.1 Pro 系列，API 上线火山方舟。作者实测用其完成大学生就业补贴政策网站开源项目，展示模型 Coding 和 Agent 能力，还提及性能、成本等优势及后续计划。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
把视频变成图文博客：Agent + 豆包 Seed2.0 lite 重做 Karpathy 两年前的工作流
本文以重做 Karpathy 两年前工作流为例，介绍用 Agent + 豆包 Seed2.0 lite 将视频转为图文博客的方法。详述四步流程，指出其局限，还说明该模式可用于竞品直播追踪、在线课堂报告、游戏赛后复盘等场景。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。