引言
在人工智慧（AI）領域，字节跳动的最新研究計畫正引起廣泛關注。2025 年被譽為智能體元年，字节跳动的 AGI 研究團隊和 PaSa 智能體的推出，標誌著 AI 技術的重大進展。本文將探討字节跳动的 AGI 研究計畫及其在學術界的影響，並深入分析 PaSa 智能體如何改變學術研究的方式。
本文大綱
字节跳动的創新步伐
字节跳动在 2025 年初成立了 AGI 長期研究團隊，代號為“Seed Edge”，這一舉措顯示了其在人工智慧領域的雄心壯志。Seed Edge 計畫旨在探索 AGI 的新方法，並鼓勵跨模態、跨團隊合作。這些研究不僅需要充足的算力資源，還需要一個長期主義的研究環境。這樣的環境有助於研究人員在不確定性中尋找突破，推動 AI 技術的前沿發展。
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 智能體的革命性影響
PaSa 是字节跳动推出的一款基於強化學習的學術論文檢索工具。它能模仿人類研究者的行為，快速檢索和分析學術論文。與 Google、Google Scholar 等主流檢索工具相比，PaSa 在 Recall@20 和 Recall@50 上分別提升了 37.78% 和 39.90%。這使得 PaSa 成為學術研究者的強大助手，能在短短兩分鐘內完成詳盡的學術調研。
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未來的展望
字节跳动的 AGI 研究和 PaSa 智能體的推出，為 AI 技術的未來發展提供了新的方向。這些創新不僅提升了學術研究的效率，也為 AGI 的實現奠定了基礎。未來，隨著技術的進一步發展，我們可以期待更多類似 PaSa 的智能體應用，為各行各業帶來革命性的變革。
在這個快速變化的時代，字节跳动的創新舉措不僅展示了其在技術領域的領導地位，也為全球的 AI 研究者提供了新的靈感和方向。隨著 PaSa 智能體的進一步發展，我們有理由相信，未來的學術研究將變得更加高效和精確。
字节跳动的 AGI 研究計畫：Seed Edge
在人工智慧（AI）領域，字节跳动的最新研究計畫“Seed Edge”正引起廣泛關注。這一計畫由字节豆包大模型團隊於 2025 年初成立，旨在探索通用人工智慧（AGI）的新方法，並鼓勵跨模態、跨團隊合作。Seed Edge 的成立不僅顯示了字节跳动在 AI 領域的雄心壯志，也為未來的技術發展提供了新的方向。
Seed Edge 的研究方向
Seed Edge 計畫的研究方向涵蓋了多個前沿領域，包括推理能力的邊界、感知能力的邊界、下一代模型設計、AI 學習範式及 scaling 方向。這些研究不僅需要充足的算力資源，還需要一個長期主義的研究環境。這樣的環境有助於研究人員在不確定性中尋找突破，推動 AI 技術的前沿發展。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
跨模態與跨團隊合作
Seed Edge 計畫特別強調跨模態與跨團隊的合作。這種合作模式不僅能夠促進不同領域的知識交流，還能激發創新思維，從而推動 AGI 研究的進展。為了支持這一目標，字节跳动提供了充足的算力資源和寬鬆的研究環境，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。
長期主義的研究環境
在 Seed Edge 計畫中，字节跳动致力於打造一個長期主義的研究環境。這意味著研究人員可以在不受短期壓力的情況下，專注於探索具有不確定性和挑戰性的研究課題。這種環境不僅有助於吸引和留住頂尖的研究人才，還能促進創新和突破。
未來的展望
字节跳动的 Seed Edge 計畫為 AGI 的未來發展提供了新的方向。隨著技術的進一步發展，我們可以期待更多類似的創新應用，為各行各業帶來革命性的變革。在這個快速變化的時代，字节跳动的創新舉措不僅展示了其在技術領域的領導地位，也為全球的 AI 研究者提供了新的靈感和方向。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
結論
字节跳动的 Seed Edge 計畫不僅是其在 AGI 領域的一次重大嘗試，也為未來的技術發展奠定了基礎。通過鼓勵跨模態、跨團隊合作，並提供長期主義的研究環境，字节跳动正在推動 AI 技術的前沿發展。隨著技術的進一步成熟，我們可以期待更多類似的創新應用，為各行各業帶來革命性的變革。
PaSa 智能體：學術研究的革命性工具
在當今的學術研究領域，信息的獲取和分析速度對於研究者來說至關重要。字节跳动推出的 PaSa 智能體，正是為了解決這一需求而設計的。這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行為，快速檢索和分析學術論文，從而大幅提升研究效率。
PaSa 的優勢與突破
PaSa 智能體的推出，為學術研究者提供了一個強大的助手。與 Google、Google Scholar 等主流檢索工具相比，PaSa 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者可以在更短的時間內獲得更全面的學術資料，從而專注於研究的核心內容。
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PaSa 的核心由兩個 LLM Agents 組成：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。這種設計最大化了相關論文的召回率和精確性。PaSa 的訓練過程中，使用了 AutoScholarQuery 數據集，並引入了 session-level PPO 算法來解決行動軌跡過長的問題。
技術架構與實際應用
PaSa 的技術架構不僅在於其強大的檢索能力，還在於其智能化的學習和適應能力。通過模仿人類研究者的行為，PaSa 能夠自主高效地完成論文調研這一複雜的工作。這一點在學術界引起了廣泛的關注和讚譽。
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在實際應用中，PaSa 已經展示了其卓越的性能。研究團隊開發了一個評測集–RealScholarQuery，來驗證 PaSa 在真實學術搜索場景中的表現。結果顯示，PaSa 在召回率和精確率上均超越了其他基線模型，特別是在更接近真實的學術環境中，PaSa 的提升更加明顯。
未來展望
隨著技術的進一步發展，PaSa 智能體有望在更多的學術領域中發揮作用。未來，我們可以期待更多類似 PaSa 的智能體應用，為各行各業帶來革命性的變革。這不僅將提升學術研究的效率，也將推動整個 AI 技術的進步。
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PaSa 的成功推出，為字节跳动的 AGI 研究計畫提供了有力的支持，也為未來的技術創新奠定了基礎。隨著 PaSa 的不斷完善和應用範圍的擴大，我們有理由相信，這一工具將在未來的學術研究中扮演更加重要的角色。
PaSa 的技術架構與優勢
在字节跳动的 AGI 研究中，PaSa 智能體的技術架構是其成功的關鍵之一。這一架構不僅提升了學術論文檢索的效率，還為未來的人工智慧應用提供了新的可能性。
核心技術架構
PaSa 的核心由兩個 LLM Agents 組成：Crawler 和 Selector。這兩個代理的協同工作是 PaSa 能夠快速、準確地檢索學術論文的原因。
- 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。這種設計旨在最大化相關論文的召回率。
- Selector：精讀 Crawler 找到的每一篇論文，決定其是否滿足用戶的需求。Selector 的設計強調精確性，即識別論文是否符合用戶需求。
這種雙代理架構的設計，使得 PaSa 能夠在 Recall@20 和 Recall@50 上分別提升 37.78% 和 39.90%，大幅超越其他主流檢索工具。
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訓練與優化
PaSa 的訓練過程中，使用了 AutoScholarQuery 數據集，這是一個高質量的學術細粒度 Query 數據集。該數據集通過收集人工智能領域頂會（如 ICLR、ICML、NeurIPS 等）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。
在訓練過程中，PaSa 面臨兩個主要挑戰：獎勵稀疏性和過長的行動軌跡。為了解決這些問題，研究團隊引入了 Selector 作為輔助獎勵模型，並提出了一種全新的 session-level PPO 算法，顯著提升了優化效果。
實際應用與未來展望
在實際應用中，PaSa 已經展示了其卓越的性能。研究團隊開發了一個評測集–RealScholarQuery，來驗證 PaSa 在真實學術搜索場景中的表現。結果顯示，PaSa 在召回率和精確率上均超越了其他基線模型，特別是在更接近真實的學術環境中，PaSa 的提升更加明顯。
隨著技術的進一步發展，PaSa 智能體有望在更多的學術領域中發揮作用。未來，我們可以期待更多類似 PaSa 的智能體應用，為各行各業帶來革命性的變革。這不僅將提升學術研究的效率，也將推動整個 AI 技術的進步。
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PaSa 的成功推出，為字节跳动的 AGI 研究計畫提供了有力的支持，也為未來的技術創新奠定了基礎。隨著 PaSa 的不斷完善和應用範圍的擴大，我們有理由相信，這一工具將在未來的學術研究中扮演更加重要的角色。
結論與未來展望
在字节跳动的 AGI 研究和 PaSa 智能體的推出中，我們看到了人工智慧技術的巨大潛力和未來發展的方向。這些創新不僅提升了學術研究的效率，也為 AGI 的實現奠定了堅實的基礎。隨著技術的進一步發展，我們可以期待更多類似 PaSa 的智能體應用，為各行各業帶來革命性的變革。
重新定義學術研究的未來
字节跳动的 PaSa 智能體已經展示了其在學術研究中的強大潛力。通過其高效的檢索和分析能力，研究者能夠在短時間內獲得全面的學術資料，這不僅提高了研究效率，也促進了跨學科的合作。未來，隨著 PaSa 的不斷完善和應用範圍的擴大，我們有理由相信，這一工具將在學術研究中扮演更加重要的角色。
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技術創新的持續推動
字节跳动的 AGI 研究計畫“Seed Edge”為未來的技術創新提供了新的方向。通過探索推理能力和感知能力的邊界，Seed Edge 不僅在技術上取得了突破，也為未來的 AI 應用提供了更多可能性。這些研究不僅需要充足的算力資源，還需要一個長期主義的研究環境，這正是字节跳动所提供的。
展望未來的智能體應用
未來，隨著技術的進一步發展，我們可以期待更多類似 PaSa 的智能體應用。這些應用將不僅限於學術研究，還將擴展到其他領域，如醫療、金融和教育等。這些智能體將能夠自動化繁瑣的任務，提升工作效率，並為人類提供更好的服務。
在這樣的背景下，字节跳动的 AGI 研究和 PaSa 智能體的推出，無疑為 AI 技術的未來發展提供了新的方向。這些創新不僅提升了學術研究的效率，也為 AGI 的實現奠定了基礎。未來，隨著技術的進一步發展，我們可以期待更多類似 PaSa 的智能體應用，為各行各業帶來革命性的變革。
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
這些技術的進步不僅改變了我們的工作方式，也改變了我們的生活方式。隨著 PaSa 智能體的應用範圍不斷擴大，我們有理由相信，這一工具將在未來的學術研究中扮演更加重要的角色。