「字节跳动Seed」共找到 302 篇相关文章
超越DeepSeek-R1，数学形式化准确率飙升至84% | 字节&南大开源
字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架，将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心，解决语义对齐等问题，还构建了相关基准测试和数据集。
速递｜前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能，将大模型后训练经验带到物理世界
9月2日消息，前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能，负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势，孙鹏经验丰富，此次加入将助力其强化学习后训练发展。
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。
2天1k多星！BAGEL横空出世：字节跳动发布全球首个多模态全能AI，开启智能新纪元！
字节跳动推出开源多模态基础模型BAGEL，有70亿活跃参数。它在多模态理解排行榜超顶尖开源模型，文本到图像质量与SD3媲美，还具备世界建模等能力，文中介绍其方法、特性及使用说明。
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，告别繁琐的文档处理，上线狂揽1k星，真是绝了！
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，采用两阶段分析 - 解析范式，有异构锚点提示等功能，适用多领域。技术架构基于视觉 - 编码器 - 解码器，训练集超3000万个样本，安装推理简单，比同类更具竞争力。
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。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
我在哪？要去哪？要怎么去？字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战，字节跳动研发创新双模型架构Astra，含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳，未来有广阔应用前景，但也存在需改进之处。
万人见证，“出轨”CEO被停职；陶哲轩评“OpenAI内部实验模型获IMO金牌”；传字节Seed视觉负责人“暂休”｜AI周报
这是一篇AI行业周报，涵盖多领域热点。如Manus季逸超复盘Agent研发经验；陶哲轩评OpenAI模型获IMO金牌；字节跳动绩效改革、人员变动；还有企业动态，像英伟达黄仁勋访华、宇树科技开启上市辅导等。
字节跳动内部信：大幅调薪+职级洗牌；千问“干死豆包”图疯传，阿里回应；六小龙IPO战打响，MiniMax、智谱率先过聆讯｜Q资讯
本文汇总多则科技资讯。如字节跳动调薪并推行新职级体系；阿里回应千问‘干死豆包’图为AI生成；马斯克薪酬方案裁决恢复；OpenAI发布编程模型；小红书、腾讯等也有业务动态。