引言：字节跳动的 AGI 研究新篇章
在 2025 年，字节跳动的 AGI 研究計畫以代號“Seed Edge”展開，這一計畫旨在探索人工智慧的前沿技術。字节豆包大模型團隊已經組建了一個專注於 AGI 長期研究的團隊，鼓勵成員探索具有不確定性和挑戰性的研究課題。這一舉措不僅顯示了字节跳动在 AI 領域的雄心壯志，也為未來的技術創新奠定了基礎。
本文大綱
字节跳动的战略愿景
字节跳动的“Seed Edge”計畫代表了其在 AGI 領域的長期承諾。這一計畫的核心在於探索推理能力和感知能力的邊界，並設計下一代的軟硬一體模型。這些研究方向不僅挑戰了現有技術的極限，也為未來的 AI 發展提供了新的思路。
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
研究環境與資源支持
字节跳动為“Seed Edge”計畫提供了充足的算力資源和寬鬆的研究環境，這使得研究人員能夠在一個無壓力的環境中進行創新。這種支持不僅吸引了全球頂尖的研究人才，也促進了跨模態和跨團隊的合作。
研究方向的多樣性
“Seed Edge”計畫的五大研究方向包括：
- 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
這些方向的確定，顯示了字节跳动在技術創新上的前瞻性和決心。
未来的技术展望
字节跳动的 AGI 研究計畫不僅是對技術的探索，更是對未來的投資。隨著技術的進步，這些研究將可能改變我們的生活方式，並為社會帶來深遠的影響。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
在這個充滿挑戰和機遇的時代，字节跳动的“Seed Edge”計畫無疑是人工智慧領域的一個重要里程碑。隨著研究的深入，我們可以期待更多的技術突破，並思考這些技術如何影響我們的未來。
参考链接
Seed Edge 計畫的五大研究方向
字节跳动的“Seed Edge”計畫在人工智慧領域中開創了一個全新的研究篇章，這一計畫的五大研究方向不僅展示了其在技術創新上的前瞻性，也為未來的 AGI 發展提供了新的思路。以下是對這五大研究方向的詳細探討。
探索推理能力的邊界
推理能力是人工智慧系統能夠理解和解釋複雜數據的核心。字节跳动的研究團隊致力於突破現有推理技術的限制，開發能夠處理更高層次抽象問題的模型。這一方向的研究不僅涉及到算法的優化，還包括對人類推理過程的模擬和理解。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
探索感知能力的邊界
感知能力是人工智慧能夠從環境中獲取信息並做出反應的基礎。字节跳动的研究團隊正在開發新一代的感知系統，這些系統能夠更準確地識別和解釋多模態數據，如圖像、聲音和文本。這一研究方向的目標是創建能夠在複雜環境中自主運作的智能體。
探索軟硬一體的下一代模型設計
在“Seed Edge”計畫中，字节跳动還專注於開發軟硬一體的模型設計，這些模型將軟體和硬體的優勢結合在一起，以提高計算效率和性能。這一方向的研究不僅涉及到新型硬體架構的設計，還包括對現有軟體算法的優化。
探索下一代 AI 學習範式
字节跳动的研究團隊正在探索新的 AI 學習範式，這些範式將突破傳統的監督學習和無監督學習的界限。通過引入自我監督學習和強化學習等新技術，研究人員希望能夠開發出更具適應性和自主性的 AI 系統。
探索下一個 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。字节跳动的研究團隊正在探索新的 scaling 方法，這些方法將能夠在不增加計算資源的情況下提高模型的性能和效率。
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
研究環境與資源支持
字节跳动為“Seed Edge”計畫提供了充足的算力資源和寬鬆的研究環境，這使得研究人員能夠在一個無壓力的環境中進行創新。這種支持不僅吸引了全球頂尖的研究人才，也促進了跨模態和跨團隊的合作。
研究方向的多樣性
“Seed Edge”計畫的五大研究方向包括：
- 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
這些方向的確定，顯示了字节跳动在技術創新上的前瞻性和決心。
未来的技术展望
字节跳动的 AGI 研究計畫不僅是對技術的探索，更是對未來的投資。隨著技術的進步，這些研究將可能改變我們的生活方式，並為社會帶來深遠的影響。
在這個充滿挑戰和機遇的時代，字节跳动的“Seed Edge”計畫無疑是人工智慧領域的一個重要里程碑。隨著研究的深入，我們可以期待更多的技術突破，並思考這些技術如何影響我們的未來。
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PaSa：字节跳动的學術檢索智能體
在 2025 年，字节跳动推出了一款名為 PaSa 的學術檢索智能體，這標誌著學術研究領域的一次重大突破。PaSa 是一款基於強化學習的智能體應用，旨在模仿人類研究者的行為，快速完成學術論文的檢索和分析。這一工具的推出，不僅顯示了字节跳动在人工智慧領域的創新能力，也為學術研究者提供了一個強大的助手。
PaSa 的功能與優勢
PaSa 的設計目標是提高學術檢索的效率和準確性。傳統的學術檢索工具，如 Google Scholar，雖然功能強大，但在面對大量的學術資料時，仍然需要研究者投入大量的時間和精力來篩選和分析。PaSa 的出現，則大大簡化了這一過程。
PaSa 的核心組件包括兩個 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，確定其是否滿足用戶需求。這一設計不僅提高了相關論文的召回率，還保證了檢索結果的精確性。
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
技術架構與實驗結果
PaSa 的技術架構基於強化學習，通過模仿人類研究者的行為來優化檢索過程。研究團隊開發了一個名為 AutoScholarQuery 的高質量學術細粒度 Query 數據集，這一數據集支持 PaSa 智能體的強化學習訓練。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，特別是在 Recall@20 和 Recall@50 指標上，分別提升了 37.78% 和 39.90%。
在更接近真實場景的 RealScholarQuery 測試中，PaSa 的表現更加突出。與 PaSa-GPT-4o 相比，PaSa-7b 的召回率提高了 30.36%，精確率提高了 4.25%。這些數據顯示了 PaSa 在學術搜索場景中的強大能力。
PaSa 的應用與未來展望
PaSa 的推出，不僅為學術研究者提供了一個高效的檢索工具，也為未來的學術研究開闢了新的可能性。隨著技術的進一步發展，PaSa 有望在更多的學術領域中發揮作用，幫助研究者更快地獲取所需的資料，從而加速研究進程。
字节跳动的這一創新舉措，顯示了其在人工智慧領域的前瞻性和創新能力。未來，隨著 PaSa 的不斷完善，我們可以期待更多的技術突破，並思考這些技術如何影響我們的學術研究方式。
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 的推出，無疑是學術檢索領域的一次革命。通過結合強化學習和大語言模型，PaSa 能夠自主高效地完成學術調研，這一能力將在未來的學術研究中發揮重要作用。
PaSa 的技術架構與優勢
在 2025 年，字节跳动推出的學術檢索智能體 PaSa，為學術研究者提供了一個強大的工具，能夠顯著提高學術檢索的效率和準確性。PaSa 的技術架構基於強化學習，並由兩個核心組件組成：Crawler 和 Selector。這兩個 LLM Agents 的協同工作，使得 PaSa 能夠在學術搜索中表現出色。
Crawler 和 Selector 的協同工作
PaSa 的 Crawler 負責收集與用戶 Query 相關的學術論文。它通過自主調用搜索工具、閱讀論文、擴展參考文獻，不斷收集可能相關的學術資料。這一過程中，Crawler 的設計旨在最大化相關論文的召回率，確保用戶能夠獲得最全面的資料。
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。這一過程中，Selector 強調檢索結果的精確性，確保用戶獲得的資料是最相關的。這種設計不僅提高了檢索的效率，也大大提升了檢索結果的準確性。
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
強化學習的應用與實驗結果
PaSa 的技術架構基於強化學習，通過模仿人類研究者的行為來優化檢索過程。研究團隊開發了一個名為 AutoScholarQuery 的高質量學術細粒度 Query 數據集，這一數據集支持 PaSa 智能體的強化學習訓練。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，特別是在 Recall@20 和 Recall@50 指標上，分別提升了 37.78% 和 39.90%。
在更接近真實場景的 RealScholarQuery 測試中，PaSa 的表現更加突出。與 PaSa-GPT-4o 相比，PaSa-7b 的召回率提高了 30.36%，精確率提高了 4.25%。這些數據顯示了 PaSa 在學術搜索場景中的強大能力。
PaSa 的應用與未來展望
PaSa 的推出，不僅為學術研究者提供了一個高效的檢索工具，也為未來的學術研究開闢了新的可能性。隨著技術的進一步發展，PaSa 有望在更多的學術領域中發揮作用，幫助研究者更快地獲取所需的資料，從而加速研究進程。
字节跳动的這一創新舉措，顯示了其在人工智慧領域的前瞻性和創新能力。未來，隨著 PaSa 的不斷完善，我們可以期待更多的技術突破，並思考這些技術如何影響我們的學術研究方式。
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 的推出，無疑是學術檢索領域的一次革命。通過結合強化學習和大語言模型，PaSa 能夠自主高效地完成學術調研，這一能力將在未來的學術研究中發揮重要作用。
結論：字节跳动的未來展望
字节跳动在人工智慧領域的最新舉措，無疑為未來的技術發展提供了新的方向。通過 AGI 研究計畫和 PaSa 的推出，字节跳动展示了其在前沿技術上的雄心壯志和創新能力。這些舉措不僅推動了技術的進步，也為未來的研究提供了新的思路。
技術創新與未來影響
字节跳动的 AGI 研究計畫，特別是 Seed Edge 計畫，已經確立了五大研究方向，這些方向旨在突破現有技術的限制，為 AGI 的發展提供新的思路。這些研究方向包括探索推理能力的邊界、感知能力的邊界、軟硬一體的下一代模型設計、下一代 AI 學習範式以及下一個 scaling 方向。這些方向的探索，將可能在未來的技術應用中產生深遠的影響。
PaSa 的推出，則為學術研究者提供了一個高效的檢索工具，能夠顯著提高學術檢索的效率和準確性。PaSa 的技術架構基於強化學習，並由兩個核心組件組成：Crawler 和 Selector。這兩個 LLM Agents 的協同工作，使得 PaSa 能夠在學術搜索中表現出色。這一創新不僅提升了學術研究的效率，也為未來的學術研究開闢了新的可能性。
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
未來的挑戰與機遇
在未來，字节跳动將面臨如何將這些技術創新轉化為實際應用的挑戰。AGI 的研究方向雖然充滿潛力，但也伴隨著不確定性和挑戰。字节跳动需要在技術創新和商業應用之間找到平衡，以確保這些技術能夠在實際應用中發揮作用。
此外，隨著 PaSa 的不斷完善，我們可以期待更多的技術突破。PaSa 的應用範圍有望在未來擴展到更多的學術領域，幫助研究者更快地獲取所需的資料，從而加速研究進程。這一能力將在未來的學術研究中發揮重要作用。
結語與展望
總結來說，字节跳动的 AGI 研究計畫和 PaSa 的推出，顯示了其在人工智慧領域的前瞻性和創新能力。這些舉措不僅推動了技術的進步，也為未來的研究提供了新的方向。讀者可以期待字节跳动在 AGI 領域的更多突破，並思考這些技術如何影響我們的未來。
在這個快速變化的時代，字节跳动的創新舉措為我們提供了思考未來的契機。隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，字节跳动將在未來的人工智慧領域中扮演更加重要的角色。
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
這些技術的發展，不僅將改變我們的研究方式，也將對我們的生活產生深遠的影響。字节跳动的未來展望，為我們描繪了一幅充滿可能性的未來圖景。