引言：AGI 研究的全新篇章
在 2025 年，字节跳动的 AGI 研究計畫迎來了新的突破。作為人工智慧領域的領導者，字节跳动不僅推出了強大的學術論文檢索工具 PaSa，還成立了代號為“Seed Edge”的 AGI 長期研究團隊。這些舉措標誌著字节跳动在 AGI 領域的深耕與創新。本文將深入探討這些新動向，並分析其對未來科技發展的影響。
本文大綱
AGI 研究的背景與重要性
人工智慧（AI）技術的快速發展，尤其是通用人工智慧（AGI）的研究，已成為全球科技界的焦點。AGI 的目標是創造出能夠執行任何人類智能任務的機器，這不僅需要強大的計算能力，還需要深刻的學術研究和創新。字节跳动在這一領域的投入，顯示了其在技術創新上的領先地位。
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
PaSa 的誕生與影響
字节跳动推出的 PaSa 是一款基於強化學習的智能體應用，能夠在短短兩分鐘內完成繁瑣的論文調研。PaSa 的核心在於其兩個 LLM Agents：Crawler 和 Selector。Crawler 負責收集與用戶 Query 相關的學術論文，而 Selector 則精讀這些論文，確保其符合用戶需求。研究顯示，PaSa 在學術 Query 測試集上的表現大幅超越了 Google 等主流檢索工具，召回率和準確率均有顯著提升。
這一工具的推出，不僅提高了學術研究的效率，也為研究人員提供了一個強大的助手，幫助他們更快地獲取所需的資訊。這種技術的進步，將對未來的學術研究和科技應用產生深遠的影響。
Seed Edge：探索 AGI 的未來
字节跳动的 Seed Edge 團隊專注於 AGI 的長期研究，目標是探索推理能力、感知能力的邊界，以及下一代 AI 學習範式等五大研究方向。Seed Edge 鼓勵跨模態、跨團隊合作，並提供充足的算力資源和寬鬆的研究環境，以支持顛覆性的 AGI 課題。這一計畫的推出，顯示了字节跳动在 AGI 領域的戰略決心和創新精神。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
結論：AGI 研究的未來展望
字节跳动的 AGI 研究計畫不僅展示了其在技術創新上的領先地位，也為未來的人工智慧發展指明了方向。通過 PaSa 和 Seed Edge，字节跳动正在積極探索 AGI 的新邊界，這將對學術研究和科技應用產生深遠影響。未來，我們期待更多的突破和創新，推動 AGI 研究邁向新的高度。
在這個充滿挑戰和機遇的時代，字节跳动的努力不僅是對自身技術實力的提升，也是對整個科技界的一次重要貢獻。隨著 AGI 研究的深入，我們有理由相信，未來的科技世界將會更加智能和高效。
PaSa：革新學術研究的智能體
在人工智慧（AI）技術迅速發展的背景下，字节跳动推出的 PaSa 成為學術研究領域的一大亮點。這款基於強化學習的智能體應用，能夠在短短兩分鐘內完成繁瑣的論文調研，極大地提升了研究效率。PaSa 的核心在於其兩個 LLM Agents：Crawler 和 Selector。Crawler 負責收集與用戶 Query 相關的學術論文，而 Selector 則精讀這些論文，確保其符合用戶需求。這一創新不僅提高了學術研究的效率，也為研究人員提供了一個強大的助手，幫助他們更快地獲取所需的資訊。
PaSa 的技術架構與運作原理
PaSa 的成功在於其獨特的技術架構。Crawler 和 Selector 這兩個 LLM Agents 分工明確，前者專注於最大化相關論文的召回率，而後者則強調精確性，即識別論文是否符合用戶需求。這種雙重策略的設計，使得 PaSa 能夠在學術 Query 測試集上的表現大幅超越了 Google 等主流檢索工具，召回率和準確率均有顯著提升。
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 的工作流程示例顯示，Crawler 可以生成多樣、互補的搜索詞執行多次搜索。此外，Crawler 還能夠評估其行為的長期價值，例如在多步擴展引文網絡後，Crawler 能夠發現許多與用戶 Query 相關的論文，即使路徑中的中間論文並不直接與用戶需求匹配。
PaSa 的實驗結果與市場影響
在實驗中，PaSa 展現了其卓越的性能。研究團隊開發了一個評測集–RealScholarQuery，包含了 AI 研究者提出的真實學術問題，並為每個問題人工構建了對應的相關論文列表。結果顯示，PaSa-7b 的效果優於其他所有的基線模型。與最強的基線 PaSa-GPT-4o 相比，在準確率相當的情況下，PaSa-7b 的召回率提高了 9.64%，Crawler 召回率提高了 3.66%。
| 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 在召回率上顯著優於 Google，尤其是集成版本的 PaSa-7b-ensemble，進一步提升了檢索效果。
未來展望與挑戰
PaSa 的推出不僅展示了字节跳动在技術創新上的領先地位，也為未來的學術研究指明了方向。隨著 PaSa 的不斷優化和改進，我們可以期待它在更多領域的應用，從而推動整個科技界的進步。然而，PaSa 也面臨著挑戰，例如如何進一步提升其在不同學科領域的適應性，以及如何在不斷變化的學術環境中保持其競爭優勢。
在這個充滿挑戰和機遇的時代，字节跳动的努力不僅是對自身技術實力的提升，也是對整個科技界的一次重要貢獻。隨著 AGI 研究的深入，我們有理由相信，未來的科技世界將會更加智能和高效。
參考資料
- 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
Seed Edge：探索 AGI 的未來
在人工智慧（AI）技術的快速演進中，字节跳动的 Seed Edge 計畫成為了 AGI（通用人工智慧）研究領域的一個重要里程碑。這個代號為“Seed Edge”的長期研究團隊，旨在探索 AGI 的新方法，並推動 AI 技術的前沿發展。Seed Edge 的成立不僅顯示了字节跳动在 AGI 領域的戰略決心，也為未來的科技創新提供了新的可能性。
Seed Edge 的研究方向與策略
Seed Edge 團隊專注於五大研究方向，這些方向涵蓋了推理能力、感知能力的邊界探索，以及下一代 AI 學習範式的開發等。這些研究方向的選擇，反映了字节跳动對於 AGI 未來發展的深刻洞察和前瞻性思考。
- 推理能力的邊界探索：Seed Edge 致力於突破現有 AI 系統的推理能力限制，開發能夠進行更複雜推理的 AI 模型。
- 感知能力的邊界探索：研究如何提升 AI 的感知能力，使其能夠更準確地理解和解釋複雜的環境和數據。
- 軟硬一體的下一代模型設計：探索新型的 AI 模型設計，結合軟體和硬體的優勢，以提升 AI 的整體性能。
- 下一代 AI 學習範式：開發新的學習方法，使 AI 能夠更高效地學習和適應不同的任務和環境。
- 下一個 scaling 方向：研究如何有效地擴展 AI 模型的能力，以應對更大規模的數據和計算需求。
這些研究方向的確立，顯示了字节跳动在 AGI 領域的深耕與創新精神。Seed Edge 鼓勵跨模態、跨團隊合作，並提供充足的算力資源和寬鬆的研究環境，以支持顛覆性的 AGI 課題。
Seed Edge 的創新環境與資源支持
Seed Edge 的成功不僅依賴於其明確的研究方向，還得益於其獨特的創新環境和資源支持。字节跳动為 Seed Edge 提供了充足的算力資源，確保研究人員能夠在最先進的技術平台上進行實驗和開發。此外，Seed Edge 還採用了更長周期的考核方式，鼓勵研究人員進行長期的、具有不確定性和挑戰性的研究。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
Seed Edge 的研究環境不僅支持技術創新，還強調跨模態、跨團隊的合作。這種合作模式不僅促進了不同領域的知識交流，也為 AGI 的發展提供了多樣化的視角和解決方案。
Seed Edge 的未來展望
展望未來，Seed Edge 將繼續在 AGI 領域進行深入研究，並致力於推動 AI 技術的進一步發展。隨著研究的深入，Seed Edge 有望在推理能力、感知能力等方面取得突破，並為下一代 AI 模型的設計和學習範式提供新的思路。
字节跳动的 Seed Edge 計畫不僅展示了其在技術創新上的領先地位，也為未來的人工智慧發展指明了方向。通過 Seed Edge，字节跳动正在積極探索 AGI 的新邊界，這將對學術研究和科技應用產生深遠影響。未來，我們期待更多的突破和創新，推動 AGI 研究邁向新的高度。
參考資料
- 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
比較：PaSa 與其他檢索工具
在當今的學術研究中，檢索工具的效率和準確性對於研究者來說至關重要。字节跳动推出的 PaSa 檢索工具，通過其獨特的設計和強化學習技術，顯著提升了學術論文的檢索效果。本文將深入比較 PaSa 與其他主流檢索工具的性能，並探討其在學術研究中的應用潛力。
PaSa 的技術優勢
PaSa 的核心在於其兩個 LLM Agents：Crawler 和 Selector。這兩個智能體協同工作，確保用戶能夠快速獲得高質量的學術資料。Crawler 負責廣泛收集與用戶查詢相關的學術論文，而 Selector 則精讀這些論文，確保其符合用戶需求。這種雙重過濾機制使得 PaSa 在召回率和準確率上均有顯著提升。
性能比較
以下是 PaSa 與其他主流檢索工具的性能比較：
| 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 在召回率上顯著優於 Google，尤其是集成版本的 PaSa-7b-ensemble，進一步提升了檢索效果。這表明 PaSa 在處理複雜學術查詢時，能夠提供更全面和精確的結果。
PaSa 的應用潛力
PaSa 的優勢不僅體現在技術性能上，還在於其對學術研究的深遠影響。傳統的學術檢索工具往往需要研究者花費大量時間進行手動篩選，而 PaSa 的自動化流程大大減少了這一過程的繁瑣性。這使得研究者能夠將更多的時間和精力投入到實際的研究工作中。
實際應用案例
在一項針對 AI 領域的研究中，研究者使用 PaSa 進行了大規模的文獻調研。結果顯示，PaSa 不僅能夠快速定位相關文獻，還能夠通過其 Selector 模塊提供精確的文獻分析，幫助研究者更好地理解研究背景和現有成果。
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 PaSa 的不斷發展，其在學術界的應用前景將更加廣闊。未來，PaSa 有望進一步提升其檢索能力，並擴展到更多的學術領域。這將為研究者提供更強大的工具，支持他們在各自的研究領域中取得更大的突破。
字节跳动的 PaSa 檢索工具不僅展示了其在技術創新上的領先地位，也為未來的學術研究提供了新的可能性。通過不斷的技術改進和應用擴展，PaSa 將在學術界中發揮越來越重要的作用。
結論：AGI 研究的未來展望
字节跳动的 AGI 研究計畫在 2025 年展現了其在技術創新上的領先地位，並為未來的人工智慧發展指明了方向。通過 PaSa 和 Seed Edge，字节跳动正在積極探索 AGI 的新邊界，這將對學術研究和科技應用產生深遠影響。
技術創新與未來影響
字节跳动的 PaSa 檢索工具以其卓越的性能和創新設計，為學術研究提供了強大的支持。PaSa 的雙重過濾機制，通過 Crawler 和 Selector 的協同工作，顯著提升了學術論文的檢索效率和準確性。這不僅減少了研究者在文獻調研上的時間投入，還提高了研究的精確性和深度。
在未來，PaSa 有望進一步提升其檢索能力，並擴展到更多的學術領域。這將為研究者提供更強大的工具，支持他們在各自的研究領域中取得更大的突破。字节跳动的 PaSa 檢索工具不僅展示了其在技術創新上的領先地位，也為未來的學術研究提供了新的可能性。
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
Seed Edge 的長期戰略
Seed Edge 團隊的成立，顯示了字节跳动在 AGI 領域的戰略決心和創新精神。該團隊專注於探索推理能力、感知能力的邊界，以及下一代 AI 學習範式等五大研究方向。這些研究不僅具有挑戰性，還可能帶來顛覆性的技術突破。
Seed Edge 鼓勵跨模態、跨團隊合作，並提供充足的算力資源和寬鬆的研究環境，以支持顛覆性的 AGI 課題。這一計畫的推出，顯示了字节跳动在 AGI 領域的戰略決心和創新精神。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
未來的展望與挑戰
未來，字节跳动的 AGI 研究計畫將繼續推動技術創新，並在學術界和產業界中發揮重要作用。隨著技術的不斷進步，AGI 的應用範圍將更加廣泛，從而帶來更多的社會和經濟效益。然而，這也對研究者提出了更高的要求，需要他們在技術創新和倫理考量之間取得平衡。
總結來說，字节跳动的 AGI 研究計畫不僅展示了其在技術創新上的領先地位，也為未來的人工智慧發展指明了方向。通過不斷的技術改進和應用擴展，字节跳动將在 AGI 領域中發揮越來越重要的作用，推動 AGI 研究邁向新的高度。