引言
在當今的人工智慧（AI）領域，字节跳动的 AGI 研究計畫“Seed Edge”正迅速成為業界的焦點。這個計畫不僅代表了字节跳动在 AI 領域的前沿探索，也象徵著其對於長期研究的堅定承諾。隨著技術的快速發展，AGI（通用人工智慧）被視為下一個重大突破，而字节跳动的“Seed Edge”計畫正是為了探索這一領域的無限可能性。
本文大綱
背景與重要性
字节跳动的“Seed Edge”計畫於 2025 年初正式啟動，旨在探索 AGI 的新方法。這一計畫的名稱中，“Seed”代表豆包大模型團隊的名稱，而“Edge”則象徵著最前沿的 AGI 探索。這一計畫的推出，標誌著字节跳动在 AI 領域的戰略升級，並顯示出其對於長期主義研究的重視。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
計畫的核心目標
“Seed Edge”計畫的核心目標是探索 AGI 的新方法，並鼓勵項目成員探索更長周期、具有不確定性和大膽的 AGI 研究課題。這一計畫的推出，不僅為字节跳动的研究人員提供了寬鬆的研究環境，也為 AGI 領域的未來發展奠定了基礎。根據披露，Seed Edge 初步確定了五大研究方向，包括探索推理能力的邊界、探索感知能力的邊界、探索軟硬一體的下一代模型設計、探索下一代 AI 學習範式、探索下一個 scaling 方向。
預期影響與未來展望
字节跳动的“Seed Edge”計畫不僅在技術上具有重要意義，也在業界引發了廣泛的關注。這一計畫的推出，預示著字节跳动將在未來的 AGI 研究中扮演重要角色。隨著技術的不斷進步，AGI 的實現將為人類社會帶來深遠的影響，而字节跳动的“Seed Edge”計畫正是為了迎接這一挑戰而生。
在接下來的文章中，我們將深入探討“Seed Edge”計畫的具體研究方向、跨模態與跨團隊合作的模式、資源保障與人才招募策略，以及字节跳动推出的強大學術論文檢索工具 PaSa。這些內容將幫助讀者更好地理解字节跳动在 AGI 領域的前瞻性和創新力。
Seed Edge 的研究方向
在字节跳动的“Seed Edge”計畫中，研究方向的選擇至關重要，這不僅決定了計畫的技術路線，也影響著未來人工智慧（AI）技術的發展。Seed Edge 計畫初步確定了五大研究方向，這些方向不僅涵蓋了 AI 的核心技術，也為未來的技術突破奠定了基礎。
探索推理能力的邊界
推理能力是 AGI 的核心之一，字节跳动在這一領域的研究旨在突破現有 AI 系統的限制。傳統 AI 系統在面對複雜問題時，往往依賴於預先設計的規則和數據集，而 Seed Edge 計畫則希望通過探索新的推理方法，使 AI 能夠自主學習和推理，從而在未知環境中做出更準確的決策。
探索感知能力的邊界
感知能力是 AI 理解和解釋外部世界的基礎。Seed Edge 計畫將重點放在提升 AI 的感知能力上，使其能夠更好地理解多模態數據，如圖像、語音和文本。這不僅有助於提高 AI 的交互能力，也為開發更智能的應用程序提供了可能。
探索軟硬一體的下一代模型設計
在 AI 的發展中，軟硬件的協同設計越來越重要。Seed Edge 計畫將探索如何通過軟硬一體的設計來提升 AI 系統的性能和效率。這包括開發新的硬件架構以支持更高效的 AI 計算，以及設計更靈活的軟件框架以適應不同的應用場景。
探索下一代 AI 學習範式
AI 的學習範式正在快速演變，從監督學習到無監督學習，再到強化學習，每一種範式都有其獨特的優勢和挑戰。Seed Edge 計畫將致力於探索下一代 AI 學習範式，這可能包括自監督學習、聯邦學習等新興技術，這些技術有望在不斷變化的數據環境中提供更強大的學習能力。
探索下一个 scaling 方向
隨著 AI 模型的規模不斷擴大，如何有效地進行 scaling 成為了一個重要的研究課題。Seed Edge 計畫將探索新的 scaling 方法，以支持更大規模的模型訓練和推理，這不僅有助於提升模型的性能，也能降低計算資源的消耗。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
這些研究方向的選擇，顯示了字节跳动在 AGI 領域的前瞻性和創新力。通過在這些領域的深入探索，Seed Edge 計畫不僅有望推動 AI 技術的進步，也為未來的研究提供了新的方向和可能性。隨著技術的不斷演進，這些研究方向將成為字节跳动在 AGI 領域取得突破的關鍵。
跨模態與跨團隊合作
在字节跳动的“Seed Edge”計畫中，跨模態與跨團隊合作是推動人工智慧（AI）研究的重要策略之一。這種合作模式不僅能夠促進不同領域的知識交流，也能激發創新思維，推動 AGI 研究的進一步發展。
跨模態合作的優勢
跨模態合作指的是在不同的數據模態之間進行協作，例如圖像、語音和文本等。這種合作方式能夠讓研究人員從多個角度理解和分析問題，從而開發出更具創新性的解決方案。字节跳动的 Seed Edge 計畫特別強調這一點，因為在 AGI 的發展中，能夠處理多模態數據的能力至關重要。這不僅有助於提升 AI 的感知能力，也為開發更智能的應用程序提供了可能。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
跨團隊合作的實施
跨團隊合作則是指不同專業背景的研究人員共同參與項目，這種合作模式能夠促進知識的交叉和融合。字节跳动為 Seed Edge 計畫提供了寬鬆的研究環境，鼓勵研究人員自由探索，這樣的環境有助於激發創新思維，並推動 AGI 研究的進一步發展。這種合作模式不僅能夠提高研究的效率，也能夠帶來更多的創新成果。
實例與成效
在 Seed Edge 計畫中，跨模態與跨團隊合作已經取得了一些顯著的成效。例如，研究人員通過結合圖像和語音數據，開發出了一種新的 AI 模型，能夠更準確地識別和理解多模態信息。此外，跨團隊合作也促成了多篇高質量的學術論文的發表，這些論文在國際頂級會議上獲得了廣泛的關注。
這些合作模式的成功實施，顯示了字节跳动在 AGI 領域的前瞻性和創新力。通過跨模態與跨團隊的合作，Seed Edge 計畫不僅推動了 AI 技術的進步，也為未來的研究提供了新的方向和可能性。
未來展望
隨著技術的不斷演進，跨模態與跨團隊合作將成為推動 AGI 研究的重要驅動力。字节跳动的 Seed Edge 計畫將繼續探索這一領域的潛力，並致力於開發出更多具有創新性和實用性的 AI 解決方案。讀者可以期待字节跳动在 AGI 領域的更多突破。
這些努力不僅推動了 AI 技術的進步，也為未來的研究提供了新的方向和可能性。隨著技術的不斷演進，這些研究方向將成為字节跳动在 AGI 領域取得突破的關鍵。
資源保障與人才招募
在字节跳动的“Seed Edge”計畫中，資源保障與人才招募是推動人工智慧（AI）研究的重要基石。這些舉措不僅確保了研究的資源充足，也為團隊注入了新鮮的血液和創新動力。
資源保障的策略
字节跳动為“Seed Edge”計畫提供了單獨的算力資源保障，這是確保研究順利進行的關鍵。算力資源的充足供應，讓研究人員能夠在不受限制的環境中進行大規模的數據處理和模型訓練。這種資源保障策略不僅提升了研究效率，也為探索更複雜的 AGI 課題提供了可能。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
人才招募的創新舉措
為了吸引全球頂尖的研究人才，字节跳动啟動了“Top Seed 人才計畫”。這項計畫以極具競爭力的待遇在全球招募頂尖博士畢業生加入。這不僅為團隊帶來了新鮮的學術視角，也促進了研究的多樣性和創新性。自計畫啟動以來，字节跳动的研究團隊已經在多個國際頂級會議上發表了多篇高質量的學術論文，顯示了其在 AGI 領域的強大實力。
合作與成效
字节跳动與全球多所知名高校展開合作，包括與清華大學和北京大學分別成立 AI 方向的聯合實驗室。這些合作不僅促進了學術交流，也為研究人員提供了更多的資源和支持。這種合作模式已經在多個研究項目中取得了顯著的成效，進一步鞏固了字节跳动在 AGI 領域的領先地位。
Source: 2分钟完成论文调研！ByteDance Research推出论文检索智能体PaSa，远超主流检索工具 from jiqizhixin
未來展望
隨著技術的不斷進步，字节跳动將繼續加大對資源保障和人才招募的投入，確保“Seed Edge”計畫在 AGI 研究中保持領先地位。這些努力不僅推動了 AI 技術的進步，也為未來的研究提供了新的方向和可能性。讀者可以期待字节跳动在 AGI 領域的更多突破。
這些舉措顯示了字节跳动在 AGI 研究中的前瞻性和創新力，並為未來的研究奠定了堅實的基礎。
PaSa：強大的學術論文檢索工具
在當今的學術研究中，快速而準確地獲取相關文獻是研究人員面臨的重大挑戰。字节跳动的研究團隊推出的 PaSa 工具，正是為了解決這一問題而設計的。PaSa 是一款基於強化學習的學術論文檢索工具，能夠模仿人類研究者的搜索行為，快速、準確地提供相關學術論文。這一創新不僅提升了學術研究的效率，也展示了字节跳动在 AI 應用領域的創新能力。
PaSa 的核心功能與優勢
PaSa 的核心在於其兩個主要組件：Crawler 和 Selector。Crawler 負責自主調用搜索工具、閱讀論文並擴展參考文獻，從而收集與用戶查詢相關的學術論文。Selector 則負責精讀 Crawler 找到的每一篇論文，決定其是否滿足用戶的需求。這種設計使得 PaSa 能夠在短短兩分鐘內完成一次詳盡的學術調研。
Source: 2分钟完成论文调研！ByteDance Research推出论文检索智能体PaSa，远超主流检索工具 from jiqizhixin
PaSa 的優勢在於其高效的檢索能力。根據測試數據，PaSa 在學術 Query 測試集上的表現大幅超越了當前主流檢索工具。與 Google 相比，PaSa-7b 在 Recall@20 和 Recall@50 上分別提升了 37.78% 和 39.90%。這樣的提升意味著研究人員可以更快地找到更相關的文獻，從而節省大量的時間和精力。
PaSa 的技術創新與應用
PaSa 的成功離不開其背後的技術創新。研究團隊為了訓練 PaSa，構建了一個高質量的學術細粒度 Query 數據集：AutoScholarQuery。該數據集通過收集人工智能領域頂會發表的論文，基於每篇論文中“Related Work”部分的描述及其引用的相關文獻，生成學術問題和對應的相關論文列表。這一數據集支持了 PaSa 智能體的強化學習訓練。
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此外，PaSa 的開發團隊還公開了詳盡的技術論文，並開源了全部的數據、代碼和模型，這不僅促進了學術界的交流，也為其他研究團隊提供了寶貴的資源。
PaSa 的未來展望
隨著 PaSa 的推出，字节跳动在學術檢索領域樹立了新的標杆。未來，PaSa 有望進一步優化其檢索算法，提升檢索精度和效率，並擴展其應用範圍，涵蓋更多的學術領域。這一工具的成功不僅展示了字节跳动在 AI 應用領域的創新能力，也為學術研究提供了強有力的支持。
總結來說，PaSa 的推出是字节跳动在 AGI 研究中的一大突破，為學術界帶來了全新的研究工具和方法。隨著技術的不斷進步，我們可以期待 PaSa 在未來的更多應用和發展。
結論
字节跳动的 AGI 研究計畫“Seed Edge”以及其推出的 PaSa 工具，無疑在人工智慧（AI）領域樹立了新的標杆。這些創新不僅展示了字节跳动在前沿技術探索中的堅定承諾，也為未來的研究提供了豐富的可能性和方向。
研究計畫的前瞻性
Seed Edge 計畫的五大研究方向，從推理能力到感知能力的探索，再到軟硬一體的模型設計，無不顯示出字节跳动對於 AI 技術未來發展的深刻洞察。這些方向不僅涵蓋了 AI 的核心技術，也為未來的技術突破奠定了堅實的基礎。字节跳动通過提供單獨的算力資源和啟動“Top Seed 人才計畫”，吸引全球頂尖博士畢業生加入，確保了研究的資源充足和人才的持續注入。
PaSa 工具的創新應用
PaSa 作為一款基於強化學習的學術論文檢索工具，展示了字节跳动在 AI 應用領域的創新能力。其高效的檢索能力和技術創新，使得學術研究的效率大幅提升。PaSa 的核心組件 Crawler 和 Selector，能夠在短短兩分鐘內完成一次詳盡的學術調研，這樣的效率提升對於研究人員來說無疑是革命性的。
Source: 2分钟完成论文调研！ByteDance Research推出论文检索智能体PaSa，远超主流检索工具 from jiqizhixin
未來的展望
展望未來，字节跳动在 AGI 領域的探索將持續推動 AI 技術的進步。Seed Edge 計畫和 PaSa 工具的成功，為學術界和產業界提供了新的研究工具和方法。隨著技術的不斷進步，我們可以期待字节跳动在 AGI 領域的更多突破，這不僅將改變我們對 AI 的理解，也將為人類社會帶來更多的可能性。
總結來說，字节跳动的努力不僅推動了 AI 技術的進步，也為未來的研究提供了新的方向和可能性。讀者可以期待字节跳动在 AGI 領域的更多突破，這些突破將不僅限於技術層面，也將在更廣泛的社會層面產生深遠的影響。
行動呼籲
對於有志於 AI 研究的學者和專業人士，參與到這樣的前沿研究中，不僅能夠提升自身的專業能力，也能夠為整個 AI 領域的發展貢獻力量。字节跳动的 Seed Edge 計畫和 PaSa 工具，為全球的研究者提供了豐富的資源和機會，期待更多的優秀人才加入，共同推動 AI 技術的進步。