引言
在當今科技迅猛發展的時代，人工智慧（AI）已成為推動各行各業變革的核心力量。特別是通用人工智慧（AGI）的研究，因其潛在的革命性影響，吸引了全球科技巨頭和研究機構的目光。AGI 的目標是創建能夠執行任何人類智能任務的機器，這一願景的實現將徹底改變我們的生活方式和工作模式。本文將深入探討字節跳動的 Seed Edge 計畫和 PaSa 智能體的創新，這些研究不僅代表了技術的前沿，也為 AGI 的未來發展提供了新的思路。
Seed Edge 計畫是字節跳動在 AGI 領域的一項長期研究計畫，旨在探索 AGI 的新方法，並鼓勵跨模態、跨團隊合作。該計畫的研究方向包括推理能力的邊界、感知能力的邊界、軟硬一體的下一代模型設計、AI 學習範式的探索以及新的 scaling 方向。這些研究方向不僅展示了字節跳動在 AGI 領域的前瞻性思維，也顯示出其對長期主義的堅持。
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
另一方面，PaSa 智能體是字節跳動於 2025 年推出的一款基於強化學習的智能體應用，專為學術研究而設計。PaSa 能夠模仿人類研究者的行為，快速檢索和分析學術論文，顯著提升了學術檢索的效率和準確性。其核心組件包括 Crawler 和 Selector，分別負責收集和篩選相關學術資料。與 Google、Google Scholar 等主流檢索工具相比，PaSa 在召回率和準確率上均有顯著提升，這使得它成為學術研究者的得力助手。
這些創新不僅推動了技術的進步，也為未來的 AGI 發展提供了新的思路。隨著技術的進步，我們可以預見 AGI 將在未來的各個領域中發揮更大的作用。讀者可以思考：在這樣的技術背景下，AGI 的未來會是什麼樣子？我們又該如何準備迎接這樣的變革？
在接下來的部分中，我們將深入探討 Seed Edge 計畫和 PaSa 智能體的具體創新點，並分析其在 AGI 研究中的重要性和潛在影響。
Seed Edge 計畫：字節跳動的長期 AGI 研究
在人工智慧（AI）領域，字節跳動的 Seed Edge 計畫無疑是通用人工智慧（AGI）研究中的一顆新星。這項計畫不僅展示了字節跳動在技術前沿的探索精神，也體現了其對長期主義的堅持。Seed Edge 計畫的成立，標誌著字節跳動在 AGI 領域的長期承諾，並為未來的技術突破奠定了堅實的基礎。
本文大綱
Seed Edge 的研究方向與目標
Seed Edge 計畫的核心目標是探索 AGI 的新方法，並鼓勵跨模態、跨團隊的合作。這項計畫的研究方向涵蓋了推理能力的邊界、感知能力的邊界、軟硬一體的下一代模型設計、AI 學習範式的探索以及新的 scaling 方向。這些研究方向不僅展示了字節跳動在 AGI 領域的前瞻性思維，也顯示出其對長期主義的堅持。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
Seed Edge 計畫的另一個重要特點是其對研究環境的重視。字節跳動為計畫成員提供了寬鬆的研究環境，並採用更長周期的考核方式，以保障挑戰真正顛覆性的 AGI 課題。此外，Seed Edge 也將得到單獨的算力資源保障，這使得研究人員能夠專注於長期的技術探索，而不必擔心資源的限制。
Seed Edge 的創新與挑戰
Seed Edge 計畫的創新之處在於其對 AGI 研究的多元化探索。推理能力的邊界研究，旨在提升 AI 在複雜問題解決中的推理能力；感知能力的邊界研究，則聚焦於提升 AI 的感知精度和範圍。這些研究不僅有助於提升 AI 的整體性能，也為未來的 AGI 發展提供了新的思路。
然而，Seed Edge 計畫也面臨著諸多挑戰。首先，AGI 的研究本身具有高度的不確定性，這要求研究團隊具備極高的創新能力和抗壓能力。其次，跨模態、跨團隊的合作模式，雖然能夠促進不同領域的知識交流，但也可能帶來協作上的挑戰。因此，如何有效地管理和協調這些合作，將是 Seed Edge 計畫成功的關鍵。
Seed Edge 的未來展望
展望未來，Seed Edge 計畫有望在 AGI 領域取得突破性進展。隨著技術的進步，我們可以預見 AGI 將在未來的各個領域中發揮更大的作用。字節跳動的 Seed Edge 計畫，不僅為 AGI 的未來發展提供了新的思路，也為其他科技公司樹立了榜樣。
在這樣的技術背景下，AGI 的未來會是什麼樣子？我們又該如何準備迎接這樣的變革？這些問題值得我們深思。Seed Edge 計畫的成功，將不僅僅是字節跳動的勝利，也將是整個科技界的一次重大突破。
通過這些創新和探索，字節跳動的 Seed Edge 計畫正在為 AGI 的未來鋪平道路。隨著研究的深入，我們期待看到更多的技術突破和應用場景，這將進一步推動 AGI 的發展，並最終改變我們的生活方式和工作模式。
PaSa 智能體：革新學術研究的工具
在2025年，字節跳動的研究團隊推出了一款基於強化學習的智能體應用–PaSa，這被譽為Agent元年的重要里程碑。PaSa的出現，為學術研究者提供了一個強大的工具，能夠模仿人類研究者的行為，快速檢索和分析學術論文。這款工具的核心組件包括Crawler和Selector，分別負責收集和篩選相關學術資料。與Google、Google Scholar等主流檢索工具相比，PaSa在召回率和準確率上均有顯著提升。
PaSa 的核心技術與功能
PaSa的設計理念是通過模仿人類研究者的行為，來提高學術檢索的效率和準確性。其核心技術包括兩個主要組件：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，從而不斷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，並決定其是否滿足用戶的需求。
Source: [PaSa 框架] from jiqizhixin
這種設計使得PaSa能夠在短時間內完成繁瑣的學術調研工作，僅需兩分鐘即可完成一次詳盡的學術調研。這對於需要快速獲取大量學術資料的研究者來說，無疑是一個革命性的工具。
PaSa 的性能優勢
在性能方面，PaSa顯著超越了當前的主流檢索工具。根據研究團隊的測試數據，PaSa-7b在Recall@20和Recall@50上分別提升了37.78%和39.90%，而PaSa-7b-ensemble更是在各項指標上均超越了Google，特別是在召回率方面，顯示出其在學術檢索中的優勢。
| 工具 | Recall@20 | Recall@50 | Recall@100 |
|---|---|---|---|
| 33.80% | 38.83% | 42.64% | |
| PaSa-7b | 37.78% | 39.90% | 39.83% |
| PaSa-7b-ensemble | 41.30% | 43.34% | 44.15% |
這些數據表明，PaSa不僅能夠提高學術檢索的效率，還能夠提供更高的準確性，這對於需要精確查找特定學術資料的研究者來說，無疑是一個巨大的優勢。
PaSa 的應用場景與未來展望
PaSa的應用場景非常廣泛，無論是學術研究者還是企業研究團隊，都可以利用這款工具來提高工作效率。特別是在需要快速獲取大量學術資料的情況下，PaSa能夠顯著縮短調研時間，並提高資料的準確性。
展望未來，隨著技術的進一步發展，PaSa有望在更多的領域中發揮作用。字節跳動的研究團隊也將繼續優化和改進這款工具，以滿足不斷變化的市場需求。
Source: [PaSa 的工作流示例] from jiqizhixin
總之，PaSa的推出，不僅標誌著學術檢索工具的一次重大革新，也為未來的AGI發展提供了新的思路。隨著技術的進步，我們可以預見PaSa將在未來的各個領域中發揮更大的作用，並最終改變我們的生活方式和工作模式。
參考資料：2分鐘完成論文調研！ByteDance Research推出論文檢索智能體PaSa，遠超主流檢索工具
技術比較：PaSa 與其他檢索工具
在學術研究領域，檢索工具的性能直接影響研究者的工作效率和研究成果的質量。字節跳動推出的 PaSa 智能體，通過其獨特的技術架構和強化學習算法，顯著提升了學術檢索的效率和準確性。本文將深入探討 PaSa 與其他主流檢索工具的技術比較，並分析其在學術檢索中的優勢。
PaSa 的技術優勢
PaSa 的核心技術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，從而不斷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，並決定其是否滿足用戶的需求。這種設計使得 PaSa 能夠在短時間內完成繁瑣的學術調研工作，僅需兩分鐘即可完成一次詳盡的學術調研。
Source: [PaSa 框架] from jiqizhixin
這種高效的工作流程使得 PaSa 在學術檢索中具有顯著的性能優勢。根據研究團隊的測試數據，PaSa-7b 在 Recall@20 和 Recall@50 上分別提升了 37.78% 和 39.90%，而 PaSa-7b-ensemble 更是在各項指標上均超越了 Google，特別是在召回率方面，顯示出其在學術檢索中的優勢。
性能比較：PaSa 與 Google
為了更直觀地展示 PaSa 的性能優勢，我們將其與 Google 的檢索性能進行比較。以下是 PaSa 與 Google 在不同召回率指標上的性能數據：
| 工具 | Recall@20 | Recall@50 | Recall@100 |
|---|---|---|---|
| 33.80% | 38.83% | 42.64% | |
| PaSa-7b | 37.78% | 39.90% | 39.83% |
| PaSa-7b-ensemble | 41.30% | 43.34% | 44.15% |
從表中可以看出，PaSa 在各項指標上均超越了 Google，特別是在召回率方面，顯示出其在學術檢索中的優勢。這些數據表明，PaSa 不僅能夠提高學術檢索的效率，還能夠提供更高的準確性，這對於需要精確查找特定學術資料的研究者來說，無疑是一個巨大的優勢。
PaSa 的應用場景與未來展望
PaSa 的應用場景非常廣泛，無論是學術研究者還是企業研究團隊，都可以利用這款工具來提高工作效率。特別是在需要快速獲取大量學術資料的情況下，PaSa 能夠顯著縮短調研時間，並提高資料的準確性。
展望未來，隨著技術的進一步發展，PaSa 有望在更多的領域中發揮作用。字節跳動的研究團隊也將繼續優化和改進這款工具，以滿足不斷變化的市場需求。
Source: [PaSa 的工作流示例] from jiqizhixin
總之，PaSa 的推出，不僅標誌著學術檢索工具的一次重大革新，也為未來的 AGI 發展提供了新的思路。隨著技術的進步，我們可以預見 PaSa 將在未來的各個領域中發揮更大的作用，並最終改變我們的生活方式和工作模式。
參考資料：2分鐘完成論文調研！ByteDance Research推出論文檢索智能體PaSa，遠超主流檢索工具
結論與展望
在字節跳動的 Seed Edge 計畫和 PaSa 智能體的推動下，AGI 研究正邁入一個全新的階段。這些創新不僅在技術上取得了顯著的進步，也為未來的 AGI 發展提供了新的思路和方向。Seed Edge 計畫的長期主義和跨模態合作，展示了字節跳動在 AGI 領域的前瞻性思維，而 PaSa 智能體則以其卓越的學術檢索能力，為研究者提供了強大的工具支持。
技術的未來影響
Seed Edge 計畫的五大研究方向，從推理能力到感知能力的探索，無不顯示出其對未來技術發展的深遠影響。這些研究不僅有助於提升 AGI 的整體能力，也可能在未來的應用中帶來革命性的變革。PaSa 智能體的推出，則為學術界提供了一個高效的研究工具，能夠在短時間內完成大量的文獻調研，這對於需要快速獲取信息的研究者來說，無疑是一個巨大的優勢。
Source: [PaSa 的工作流示例] from jiqizhixin
行動導向的未來展望
展望未來，AGI 的發展將不僅限於技術的進步，更將影響到我們的生活方式和工作模式。企業和研究機構應該積極準備，迎接這一變革帶來的挑戰和機遇。對於個人而言，理解和掌握這些新技術，將成為未來職場競爭中的重要優勢。
在這樣的技術背景下，我們可以思考：AGI 的未來會是什麼樣子？我們又該如何準備迎接這樣的變革？這些問題不僅值得每一位科技從業者深思，也需要整個社會共同探討。
參考資料
總結來說，字節跳動的 Seed Edge 計畫和 PaSa 智能體的推出，不僅標誌著 AGI 研究的一個新階段，也為未來的技術發展提供了新的思路。隨著技術的進步，我們可以預見這些創新將在未來的各個領域中發揮更大的作用，並最終改變我們的生活方式和工作模式。