引言：字節跳動的 AGI 之旅
在 2025 年，字節跳動的 AGI（通用人工智慧）計畫以代號“Seed Edge”展開，這是一個專注於長期研究的團隊，旨在探索 AGI 的新方法。這項計畫不僅代表著字節跳動在 AI 領域的前沿探索，也顯示出其對未來科技的堅定承諾。本文將深入探討字節跳動的 AGI 創新舉措，並分析其對未來科技的潛在影響。
本文大綱
開創性的 AGI 計畫
字節跳動的“Seed Edge”計畫標誌著一個新的里程碑，這個計畫的核心在於探索 AGI 的新方法，並鼓勵研究人員挑戰具有不確定性和創新性的課題。這樣的研究環境不僅促進了技術的進步，也為未來的科技發展奠定了堅實的基礎。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
研究方向與技術突破
Seed Edge 計畫的五大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、下一代 AI 學習範式以及新的 scaling 方向。這些研究方向不僅顯示出字節跳動在技術上的前瞻性，也反映出其對於創新和突破的追求。
推理與感知能力的邊界
在推理能力的邊界方面，研究團隊致力於提升 AI 的推理能力，使其能夠在複雜的情境中做出更準確的判斷。同時，感知能力的邊界研究則專注於提升 AI 的感知能力，使其能夠更好地理解和處理多模態數據。
軟硬一體的模型設計
在軟硬一體的模型設計方面，Seed Edge 團隊正在開發新一代的 AI 模型，這些模型將結合軟體和硬體的優勢，以提高計算效率和性能。
未來的學習範式與 scaling 方向
下一代 AI 學習範式的探索旨在開發更高效的學習方法，使 AI 能夠在更短的時間內學習更多的知識。而新的 scaling 方向則專注於提升 AI 模型的可擴展性，使其能夠在更大規模的數據集上運行。
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
結論
字節跳動的 AGI 創新舉措不僅在技術上取得了顯著進展，也為未來的人工智慧發展奠定了基礎。通過 Seed Edge 和 PaSa，字節跳動展示了其在 AI 領域的領導地位。未來，這些技術將如何影響我們的生活？我們是否準備好迎接這樣的變革？這些問題值得我們深思。
Seed Edge：字節跳動的前沿探索
在全球科技競爭日益激烈的背景下，字節跳動的“Seed Edge”計畫無疑成為了人工智慧領域的一顆新星。這個計畫不僅僅是字節跳動在技術創新上的一次大膽嘗試，更是其在 AGI（通用人工智慧）研究中邁出的重要一步。Seed Edge 的成立標誌著字節跳動對於未來科技的深刻理解和長遠佈局，這一計畫的核心在於探索 AGI 的新方法，並鼓勵研究人員挑戰具有不確定性和創新性的課題。
推理與感知能力的邊界
在推理能力的邊界方面，Seed Edge 團隊致力於提升 AI 的推理能力，使其能夠在複雜的情境中做出更準確的判斷。這一研究方向的核心在於開發能夠模擬人類思維過程的 AI 系統，這些系統不僅需要具備強大的數據處理能力，還需要能夠理解和分析多層次的資訊。
同時，感知能力的邊界研究則專注於提升 AI 的感知能力，使其能夠更好地理解和處理多模態數據。這意味著 AI 不僅要能夠處理文字和語音，還需要能夠理解圖像和視頻等多種形式的數據。這樣的能力將使 AI 在更多的應用場景中發揮作用，從而推動整個行業的進步。
軟硬一體的模型設計
在軟硬一體的模型設計方面，Seed Edge 團隊正在開發新一代的 AI 模型，這些模型將結合軟體和硬體的優勢，以提高計算效率和性能。這一研究方向的目標是創建能夠在不同硬體平台上高效運行的 AI 系統，從而降低開發成本並提高系統的靈活性。
這些模型的設計不僅需要考慮到計算資源的限制，還需要能夠適應不斷變化的應用需求。通過這樣的設計，Seed Edge 團隊希望能夠為未來的 AI 應用提供更強大的技術支持。
未來的學習範式與 scaling 方向
下一代 AI 學習範式的探索旨在開發更高效的學習方法，使 AI 能夠在更短的時間內學習更多的知識。這一研究方向的核心在於開發能夠自我學習和自我優化的 AI 系統，這些系統不僅能夠快速適應新的環境，還能夠不斷提升自身的能力。
而新的 scaling 方向則專注於提升 AI 模型的可擴展性，使其能夠在更大規模的數據集上運行。這樣的能力將使 AI 能夠處理更複雜的問題，從而推動整個行業的進步。
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
結論
字節跳動的 Seed Edge 計畫不僅在技術上取得了顯著進展，也為未來的人工智慧發展奠定了基礎。通過這一計畫，字節跳動展示了其在 AI 領域的領導地位。未來，這些技術將如何影響我們的生活？我們是否準備好迎接這樣的變革？這些問題值得我們深思。
PaSa：革新學術研究的智能體
在 2025 年，字節跳動推出了一款名為 PaSa 的智能體應用，這標誌著學術研究領域的一次重大革新。PaSa 是一款基於強化學習的智能體，專為學術論文檢索而設計，能夠模仿人類研究者的行為，快速完成學術論文的檢索和分析。這款工具的推出，不僅提升了學術研究的效率，也為研究人員提供了一個強大的助手。
PaSa 的核心技術
PaSa 的核心技術包括兩個 LLM Agents：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，決定其是否滿足用戶的需求。這樣的設計使得 PaSa 能夠在短時間內提供精確的學術資訊。
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 的優勢與應用
與主流檢索工具相比，PaSa 在學術檢索的表現上顯著優於 Google 和 Google Scholar。根據測試數據，PaSa-7b 在 Recall@20 和 Recall@50 上分別提升了 37.78% 和 39.90%。這樣的提升顯示出 PaSa 在學術檢索中的優勢，尤其是在處理複雜的學術查詢時。
| 工具 | Recall@20 提升 | Recall@50 提升 |
|---|---|---|
| 33.80% | 38.83% | |
| PaSa-7b | 37.78% | 39.90% |
PaSa 的應用範圍廣泛，特別適合於需要快速獲取大量學術資訊的研究人員。無論是進行文獻調研還是查找特定研究領域的最新進展，PaSa 都能夠提供高效的支持。
PaSa 的未來展望
PaSa 的推出不僅是字節跳動在 AI 領域的一次重要創新，也為學術研究的未來發展提供了新的可能性。隨著技術的不斷進步，PaSa 有望在更多的應用場景中發揮作用，進一步提升學術研究的效率和精確性。
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
PaSa 的成功推出，展示了字節跳動在 AI 技術上的領導地位，也為未來的學術研究提供了新的工具和方法。隨著 PaSa 的不斷發展，我們可以期待更多的創新和突破，進一步推動學術研究的進步。
技術比較：PaSa 與主流檢索工具
在學術研究的領域中，檢索工具的效率和準確性至關重要。字節跳動推出的 PaSa 智能體應用，通過其先進的技術和設計，顯著提升了學術檢索的效果。本文將深入探討 PaSa 與其他主流檢索工具的技術比較，並分析其在學術研究中的應用優勢。
PaSa 的技術優勢
PaSa 的核心技術在於其獨特的 LLM Agents：Crawler 和 Selector。這兩個組件協同工作，確保用戶能夠在短時間內獲得精確的學術資訊。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，決定其是否滿足用戶的需求。這樣的設計使得 PaSa 能夠在短時間內提供精確的學術資訊。
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
與主流工具的性能比較
在學術檢索的表現上，PaSa 顯著優於 Google 和 Google Scholar。根據測試數據，PaSa-7b 在 Recall@20 和 Recall@50 上分別提升了 37.78% 和 39.90%。這樣的提升顯示出 PaSa 在學術檢索中的優勢，尤其是在處理複雜的學術查詢時。
| 工具 | Recall@20 提升 | Recall@50 提升 |
|---|---|---|
| 33.80% | 38.83% | |
| PaSa-7b | 37.78% | 39.90% |
這些數據表明，PaSa 在學術檢索的準確性和效率上，均超越了目前市場上的主流工具。這不僅提升了研究人員的工作效率，也為學術研究提供了一個強大的助手。
PaSa 的應用範圍與未來展望
PaSa 的應用範圍廣泛，特別適合於需要快速獲取大量學術資訊的研究人員。無論是進行文獻調研還是查找特定研究領域的最新進展，PaSa 都能夠提供高效的支持。隨著技術的不斷進步，PaSa 有望在更多的應用場景中發揮作用，進一步提升學術研究的效率和精確性。
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
PaSa 的成功推出，展示了字節跳動在 AI 技術上的領導地位，也為未來的學術研究提供了新的工具和方法。隨著 PaSa 的不斷發展，我們可以期待更多的創新和突破，進一步推動學術研究的進步。
結論
字節跳動的 PaSa 智能體應用，通過其先進的技術和設計，顯著提升了學術檢索的效果。與主流檢索工具相比，PaSa 在準確性和效率上均有顯著提升，為學術研究提供了一個強大的助手。未來，隨著技術的不斷進步，PaSa 有望在更多的應用場景中發揮作用，進一步提升學術研究的效率和精確性。
結論：字節跳動的未來展望
字節跳動在 AGI 領域的創新舉措，無疑為未來的人工智慧發展奠定了堅實的基礎。通過 Seed Edge 和 PaSa 這兩大計畫，字節跳動展示了其在 AI 領域的領導地位，並為學術研究提供了強大的工具和方法。這些技術的進步不僅提升了研究人員的工作效率，也為未來的科技發展開闢了新的可能性。
技術的未來影響
字節跳動的 AGI 創新不僅在技術上取得了顯著進展，也為未來的人工智慧發展提供了新的方向。Seed Edge 計畫的五大研究方向，從推理能力到感知能力的探索，無不顯示出字節跳動對於技術前瞻性的追求。這些研究不僅有助於提升 AI 的智能水平，也可能在未來改變我們的生活方式。
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 的應用前景
PaSa 作為一款基於強化學習的智能體應用，已經在學術檢索中展現出其強大的能力。與 Google 和 Google Scholar 等主流工具相比，PaSa 在 Recall@20 和 Recall@50 上的顯著提升，顯示出其在處理複雜學術查詢時的優勢。未來，隨著技術的不斷進步，PaSa 有望在更多的應用場景中發揮作用，進一步提升學術研究的效率和精確性。
| 工具 | Recall@20 提升 | Recall@50 提升 |
|---|---|---|
| 33.80% | 38.83% | |
| PaSa-7b | 37.78% | 39.90% |
這些數據表明，PaSa 在學術檢索的準確性和效率上，均超越了目前市場上的主流工具。這不僅提升了研究人員的工作效率，也為學術研究提供了一個強大的助手。
未來的挑戰與機遇
儘管字節跳動在 AGI 領域取得了顯著的進展，但未來的挑戰依然存在。如何在不斷變化的技術環境中保持領先地位，如何應對技術發展帶來的倫理和社會問題，都是字節跳動需要面對的課題。然而，這些挑戰同時也帶來了新的機遇。通過不斷的創新和突破，字節跳動有望在未來的科技競爭中保持領先地位，並為全球的科技發展做出更大的貢獻。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin
總結來說，字節跳動的 AGI 創新舉措不僅在技術上取得了顯著進展，也為未來的人工智慧發展奠定了基礎。通過 Seed Edge 和 PaSa，字節跳動展示了其在 AI 領域的領導地位。未來，這些技術將如何影響我們的生活？我們是否準備好迎接這樣的變革？這些問題值得我們深思。