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中國大廠開始發(fā)力AGI了！

據(jù)媒體報(bào)道，字節(jié)跳動 AGI 研究團(tuán)隊(duì)浮出水面，揭開了字節(jié)AGI的秘密布局！

報(bào)道稱：1 月下旬，字節(jié)正式設(shè)立代號為“Seed Edge”的研究項(xiàng)目，核心目標(biāo)是做比預(yù)訓(xùn)練和大模型迭代更長期、更基礎(chǔ)的 AGI 前沿研究。

好家伙，感覺中國的幾家大廠，字節(jié)是最先明牌要搞AGI的，有錢有資源的“宇宙廠”這下又走在最前列了。

接近字節(jié)的知情人士透露，Seed Edge的目標(biāo)是探索AGI的新方法，代號名中Seed是豆包大模型團(tuán)隊(duì)名稱，Edge代表最前沿的AGI探索。

Seed Edge鼓勵跨模態(tài)、跨團(tuán)隊(duì)合作，為項(xiàng)目成員提供寬松的研究環(huán)境，實(shí)行采用更長周期的考核方式，以保障挑戰(zhàn)真正顛覆性的AGI課題。同時，Seed Edge也將得到單獨(dú)的算力資源保障。

此外，字節(jié)或?qū)⒃贏I基礎(chǔ)設(shè)施方面有所動作。今天早上，外媒爆料“字節(jié)2025年斥120億美元開發(fā)AI芯片”的消息，很快就登上了脈脈熱搜。

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字節(jié)的相關(guān)人士進(jìn)行了辟謠，稱雖然公司確實(shí)重視人工智能領(lǐng)域的發(fā)展與投入，但具體的預(yù)算和規(guī)劃傳聞并不正確。

1.持續(xù)的AGI探索：Seed Edge 已擬定 5 大研究方向

據(jù)報(bào)道，Seed Edge 擬定的 5 大研究方向都相對長期，不會像迭代模型那樣追求快速出成果：

• 下一代推理：探索更高效且更通用、提升模型推理能力的方法。
• 下一代感知：找到統(tǒng)一生成和理解表示的方法，表示和壓縮真實(shí)世界，構(gòu)建 “世界模型”。
• 軟硬一體的模型設(shè)計(jì)：從軟硬一體出發(fā)，探索 Transformer+GPU 之外的模型設(shè)計(jì)，發(fā)揮下一代硬件的能力。
• 下一代范式：在反向傳播、Transformer 架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練 + 對齊的模式之外，探索更高效的模型結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)方法。
• 下一代 Scaling 方向：在預(yù)訓(xùn)練和推理階段的 Scaling Laws 之外，探索 Multi-Agent（多智能體）和 Test-Time Training（測試時間訓(xùn)練，動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)）等方向。

2.字節(jié)身處AI變革：中國大企業(yè)中最敢于調(diào)整的、速度極快

據(jù)報(bào)道，一位接近字節(jié)的人士稱，面對 AI 變革：“字節(jié)是中國大公司中最敢于調(diào)整的，行動速度極快。”

從字節(jié)給人感覺在AI上慢了一拍，到現(xiàn)在產(chǎn)品和模型技術(shù)的迎頭趕上，字節(jié)跳動似乎只用了不到1年的時間。

回到2024年1月份，字節(jié)CEO梁汝波在年度全員會上反思：字節(jié)直到2023年才開始討論GPT，而業(yè)內(nèi)做得比較好的大模型創(chuàng)業(yè)公司都是在2018年至2021年創(chuàng)立。

在字節(jié)做團(tuán)隊(duì)調(diào)整之前，字節(jié)的AI人才是分散的，跟隨AI Lab的重組被拆分到了不同的業(yè)務(wù)線中。但字節(jié)在23年重整了AI核心，先是搭建了頂尖AI人才的Seed團(tuán)隊(duì),該團(tuán)隊(duì)主要班底來自搜索、AML、AI Lab等部門中的大模型相關(guān)人才;然后又組建了Flow團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)基于大模型的AI原生應(yīng)用的研發(fā)，月活量在國產(chǎn)AI中斷層的豆包就是這個團(tuán)隊(duì)的成果。

字節(jié)激進(jìn)的“搶人”策略，為這種超越打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

一位從事獵頭工作的人透露：字節(jié)對于基礎(chǔ)模型研發(fā)相關(guān)人才的招聘是沒有名額上限的，對于目標(biāo)團(tuán)隊(duì)的候選人在薪資上開出的數(shù)字非?？捎^，經(jīng)?？梢钥吹交谠劫Y雙倍的漲薪幅度。

去年5月，為儲備最具潛力的研究人才，豆包大模型團(tuán)隊(duì)啟動了“Top Seed人才計(jì)劃”，以極具競爭力的待遇在全球招募頂尖博士畢業(yè)生加入。成立短短數(shù)月內(nèi)，豆包大模型團(tuán)隊(duì)57篇論文中選ICLR、CVPR、NeurIPS等頂會，研究成果包括下載量超百萬的開源工作及GitHub萬星項(xiàng)目。同時，團(tuán)隊(duì)與近20所高校展開合作，包括與清華AIR、北大分別成立AI方向聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

3.豆包1.5，堅(jiān)持做0蒸餾的大模型

昨天，豆包大模型1.5 Pro版本正式發(fā)布。

目前，該大模型已在豆包APP灰度上線，開發(fā)者也可在火山引擎直接調(diào)用API。

值得注意的是，在技術(shù)報(bào)告中，字節(jié)畫了個重點(diǎn)：“扎實(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)注，堅(jiān)持不走捷徑”。

“在 PostTraining 階段，我們精心構(gòu)建了一套高度自主的數(shù)據(jù)生產(chǎn)體系，該體系通過高效標(biāo)注團(tuán)隊(duì)與模型自提升技術(shù)的深度融合，持續(xù)且精準(zhǔn)地優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，嚴(yán)格遵循內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)，堅(jiān)持不走捷徑，不使用任何其他模型的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)來源的獨(dú)立性和可靠性?！?/p>

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最近，蒸餾模型已成為AI領(lǐng)域的“心照不宣”事實(shí)，也引發(fā)了不少爭議。

通過對開源模型（如o1等）的整理優(yōu)化，可以快速對齊頂尖模型的性能。就連奧特曼也曾對這個策略吐槽（OpenAI規(guī)定不許將結(jié)果用于其他模型的訓(xùn)練）。

高效的蒸餾也有短板，因削弱了部分原始模型的深度學(xué)習(xí)能力，甚至導(dǎo)致“報(bào)錯家門”的尷尬局面，削弱了AI的獨(dú)創(chuàng)性和安全性。

相比之下，豆包堅(jiān)持不依賴蒸餾路線，選擇將核心技術(shù)和數(shù)據(jù)安全牢牢掌控在自己手中。

期待他們的“Seed Edge”能順利抵達(dá)邊緣，把更多AGI的未知點(diǎn)亮在我們的面前。

參考鏈接：

1.??https://www.163.com/dy/article/JMIVEUE10531M1CO.html??

2.??https://www.jiqizhixin.com/articles/2025-01-23??

3.??https://www.huxiu.com/article/3756050.html??

本文轉(zhuǎn)載自??51CTO技術(shù)棧??，作者：伊風(fēng)