引言

在 2025 年，字节跳动的研究团队推出了一款名为 PaSa 的智能体应用，标志着 Agent 元年的到来。這款基於強化學習的工具能夠在短短兩分鐘內完成繁瑣的學術論文調研，為科研工作者提供了極大的便利。與此同時，字节跳动還成立了 AGI 長期研究團隊 Seed Edge，專注於探索人工智能的前沿技術。本文將深入探討這些創新舉措及其對未來科技的影響。

PaSa 智能體的誕生

PaSa 的推出是字节跳动在人工智能領域的一次重大突破。這款智能體應用能夠模仿人類研究者的行為，快速調用搜索引擎、閱讀論文並查找參考文獻。根據研究，PaSa 在學術 Query 測試集上的表現大幅超越了 Google、Google Scholar 等主流檢索工具。其核心組件包括 Crawler 和 Selector，前者負責最大化相關論文的召回率，後者則強調精確性。這種設計使得 PaSa 能夠在短時間內提供全面且精確的學術調研結果。

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

Seed Edge 的成立

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、感知能力等多個前沿領域。Seed Edge 鼓勵跨模態、跨團隊合作，並提供充足的算力資源保障。這種開放的研究環境和長周期的考核方式，旨在支持真正顛覆性的 AGI 課題。Seed Edge 的五大研究方向包括探索推理能力的邊界、感知能力的邊界、軟硬一體的模型設計、AI 學習範式以及下一個 scaling 方向。

Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin

未來的科技前沿

PaSa 和 Seed Edge 的推出，顯示了字节跳动在人工智能領域的雄心壯志。這些創新不僅提升了學術研究的效率，也為 AGI 的未來發展奠定了基礎。隨著技術的不斷進步，這些工具和研究團隊將在未來的科技發展中扮演重要角色。

在這個充滿挑戰和機遇的時代，字节跳动的創新舉措不僅為科研工作者提供了強大的工具，也為整個人工智能領域帶來了新的可能性。隨著 PaSa 和 Seed Edge 的不斷發展，我們可以期待在未來的科技前沿看到更多的突破和進展。

結論

字节跳动的 PaSa 智能體和 Seed Edge 團隊代表了人工智能研究的前沿。這些創新不僅提高了學術研究的效率，也為未來的 AGI 發展提供了新的可能性。讀者可以思考這些技術如何影響未來的科研和日常生活，並考慮如何利用這些工具提升自身的研究能力。

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
字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge

PaSa 智能體的創新與優勢

在人工智能技術日新月異的時代，字节跳动推出的 PaSa 智能體無疑是學術研究領域的一大突破。這款智能體不僅能夠模仿人類研究者的行為，還能在短短兩分鐘內完成繁瑣的學術論文調研，這一點在學術界引起了廣泛關注。PaSa 的核心組件包括 Crawler 和 Selector，這兩個組件的設計使得 PaSa 能夠在短時間內提供全面且精確的學術調研結果。

Crawler 和 Selector 的協同工作

PaSa 的 Crawler 和 Selector 是其高效運作的關鍵。Crawler 的主要任務是最大化相關論文的召回率。它能夠自主調用搜索工具、閱讀論文並擴展參考文獻，從而收集與用戶 Query 可能相關的學術論文。這一過程中，Crawler 會生成多樣、互補的搜索詞，並執行多次搜索，以確保不遺漏任何重要信息。

Source: PaSa Agent 框架 from jiqizhixin

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。這種精確性使得 PaSa 能夠在學術 Query 測試集上的表現大幅超越 Google、Google Scholar 等主流檢索工具。根據研究，PaSa-7b 在 Recall@20 和 Recall@50 上分別提升了 37.78% 和 39.90%。

強化學習的應用

PaSa 的成功還得益於其在強化學習上的應用。研究團隊為了訓練 PaSa，構造了一個高質量的學術細粒度 Query 數據集：AutoScholarQuery。這個數據集通過收集人工智能領域頂會發表的論文，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。這樣的設計不僅提高了 PaSa 的召回率，還提升了其精確性。

Source: AutoScholarQuery 中的數據示例 from jiqizhixin

在訓練過程中，研究團隊面臨兩個主要挑戰：獎勵稀疏性和過長的行動軌跡。為了解決這些問題，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，這些創新措施顯著提升了 PaSa 的優化效果。

實驗結果與未來展望

在實驗中，PaSa 在真實學術搜索場景中的表現令人驚艷。與最強的基線 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，PaSa 不僅能夠快速完成學術調研，還能提供高質量的結果。

隨著技術的不斷進步，PaSa 的應用範圍將不斷擴大。未來，PaSa 有望在更多領域發揮作用，為科研工作者提供更強大的支持。

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Seed Edge：探索 AGI 的未來

在人工智能的發展歷程中，字节跳动的 Seed Edge 團隊無疑站在了前沿。這個專注於 AGI（通用人工智能）長期研究的團隊，旨在探索推理能力、感知能力等多個前沿領域。Seed Edge 的成立不僅標誌著字节跳动在人工智能領域的雄心壯志，也為未來的科技發展提供了新的可能性。

Seed Edge 的研究方向與策略

Seed Edge 的研究方向涵蓋了五大領域：推理能力的邊界、感知能力的邊界、軟硬一體的模型設計、AI 學習範式以及下一個 scaling 方向。這些研究方向不僅代表了當前 AGI 研究的熱點，也反映了字节跳动對未來技術發展的深刻洞察。

推理能力與感知能力的探索

推理能力和感知能力是 AGI 的核心組成部分。Seed Edge 團隊致力於探索這兩個領域的邊界，尋求突破現有技術限制的方法。這種探索不僅需要強大的技術支持，還需要跨模態、跨團隊的合作，以確保研究的多樣性和創新性。

Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge from jiqizhixin

軟硬一體的模型設計

在 AGI 的研究中，軟硬一體的模型設計是另一個重要的研究方向。Seed Edge 團隊正在探索如何將軟體和硬體的優勢結合起來，以設計出更高效、更智能的 AI 系統。這種設計不僅能夠提高系統的運行效率，還能夠增強其適應不同環境的能力。

Seed Edge 的研究環境與資源

Seed Edge 團隊的成功離不開其開放的研究環境和充足的資源支持。字节跳动為 Seed Edge 提供了單獨的算力資源保障，並鼓勵跨模態、跨團隊的合作。這種開放的研究環境和長周期的考核方式，旨在支持真正顛覆性的 AGI 課題。

跨模態與跨團隊合作

跨模態與跨團隊合作是 Seed Edge 的一大特色。這種合作不僅能夠促進不同領域的知識交流，還能夠激發創新的靈感。Seed Edge 鼓勵研究人員打破傳統的學科界限，通過合作來探索新的研究方向。

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Seed Edge 的未來展望

隨著技術的不斷進步，Seed Edge 的研究成果將在未來的科技發展中扮演重要角色。這些研究不僅能夠提升人工智能的能力，還能夠為其他領域的技術創新提供支持。字节跳动的 Seed Edge 團隊，正以其獨特的研究策略和豐富的資源，為 AGI 的未來發展鋪平道路。

持續的技術創新

Seed Edge 的研究不僅限於當前的技術熱點，還包括對未來技術的探索。這種持續的技術創新，將為 AGI 的發展提供源源不斷的動力。隨著研究的深入，Seed Edge 有望在未來的科技發展中發揮更大的影響力。

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在未來，Seed Edge 將繼續致力於 AGI 的研究，並通過不斷的技術創新，為人類社會的發展做出貢獻。這些研究不僅能夠提升人工智能的能力，還能夠為其他領域的技術創新提供支持。字节跳动的 Seed Edge 團隊，正以其獨特的研究策略和豐富的資源，為 AGI 的未來發展鋪平道路。

PaSa 與 Seed Edge 的未來展望

在字节跳动的人工智能研究中，PaSa 智能體和 Seed Edge 團隊的推出無疑是其在科技前沿的一次重大突破。這些創新不僅提升了學術研究的效率，也為 AGI（通用人工智能）的未來發展奠定了堅實的基礎。本文將深入探討這些技術的未來展望，並分析其可能帶來的影響。

PaSa 智能體的未來發展

PaSa 智能體作為一款強大的學術論文檢索工具，已經在學術界引起了廣泛關注。其核心技術包括 Crawler 和 Selector，這兩個組件的協同工作使得 PaSa 能夠在短時間內提供全面且精確的學術調研結果。未來，PaSa 有望進一步提升其檢索能力，並擴展到更多的應用場景。

擴展應用場景

PaSa 的成功不僅限於學術研究領域。隨著技術的進一步發展，PaSa 可以被應用於其他需要快速信息檢索的領域，如法律、醫療和金融等。這些領域同樣需要高效的數據檢索和分析能力，PaSa 的技術優勢將在這些領域中發揮重要作用。

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技術優化與升級

在技術層面，PaSa 團隊將持續優化其算法和模型，以提高檢索的準確性和效率。這包括改進 Crawler 和 Selector 的協作方式，並引入更多的數據集來訓練和測試系統。此外，PaSa 還將探索如何利用最新的 AI 技術，如深度學習和自然語言處理，來進一步提升其性能。

Seed Edge 的未來展望

Seed Edge 團隊的成立標誌著字节跳动在 AGI 領域的長期承諾。這個團隊專注於探索推理能力、感知能力等多個前沿領域，並致力於開發下一代的 AI 技術。未來，Seed Edge 將繼續推動 AGI 的研究，並為其他技術領域提供支持。

推動 AGI 的發展

Seed Edge 的研究方向涵蓋了推理能力的邊界、感知能力的邊界、軟硬一體的模型設計、AI 學習範式以及下一個 scaling 方向。這些研究不僅能夠提升人工智能的能力，還能夠為其他領域的技術創新提供支持。隨著技術的不斷進步，Seed Edge 的研究成果將在未來的科技發展中扮演重要角色。

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跨模態與跨團隊合作

Seed Edge 鼓勵跨模態、跨團隊的合作，這種合作不僅能夠促進不同領域的知識交流，還能夠激發創新的靈感。未來，Seed Edge 將繼續推動這種合作模式，並通過不斷的技術創新，為人類社會的發展做出貢獻。

結論

字节跳动的 PaSa 智能體和 Seed Edge 團隊代表了人工智能研究的前沿。這些創新不僅提高了學術研究的效率，也為未來的 AGI 發展提供了新的可能性。讀者可以思考這些技術如何影響未來的科研和日常生活，並考慮如何利用這些工具提升自身的研究能力。

在未來，PaSa 和 Seed Edge 將繼續致力於技術創新，並為人類社會的發展做出貢獻。這些研究不僅能夠提升人工智能的能力，還能夠為其他領域的技術創新提供支持。字节跳动的 Seed Edge 團隊，正以其獨特的研究策略和豐富的資源，為 AGI 的未來發展鋪平道路。

結論

字节跳动的 PaSa 智能體和 Seed Edge 團隊代表了人工智能研究的前沿。這些創新不僅提高了學術研究的效率，也為未來的 AGI 發展提供了新的可能性。讀者可以思考這些技術如何影響未來的科研和日常生活，並考慮如何利用這些工具提升自身的研究能力。

PaSa 智能體的影響

PaSa 智能體的推出，為學術界帶來了革命性的變化。其高效的檢索能力不僅縮短了研究者的調研時間，還提高了研究的精確性。這種技術的應用不僅限於學術界，未來可能在法律、醫療等需要快速信息檢索的領域發揮重要作用。這樣的跨領域應用將進一步推動各行各業的數字化轉型。

Seed Edge 的長期願景

Seed Edge 團隊的成立，顯示了字节跳动在 AGI 領域的長期承諾。通過探索推理能力、感知能力等前沿領域，Seed Edge 不僅推動了 AGI 的研究，還為其他技術領域提供了支持。這種跨模態、跨團隊的合作模式，將激發更多的創新靈感，為人類社會的發展做出貢獻。

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未來的展望

在未來，PaSa 和 Seed Edge 將繼續致力於技術創新，並為人類社會的發展做出貢獻。這些研究不僅能夠提升人工智能的能力，還能夠為其他領域的技術創新提供支持。字节跳动的 Seed Edge 團隊，正以其獨特的研究策略和豐富的資源，為 AGI 的未來發展鋪平道路。

行動呼籲

對於讀者而言，這些技術的進步意味著更多的機會和挑戰。如何利用這些工具提升自身的研究能力，將是每個科研工作者需要思考的問題。通過積極參與這些技術的應用和發展，讀者可以在未來的科技浪潮中佔據一席之地。

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總結來說，字节跳动的 PaSa 智能體和 Seed Edge 團隊不僅代表了人工智能研究的前沿，還為未來的 AGI 發展提供了新的可能性。這些創新將在未來的科技發展中扮演重要角色，並為人類社會的進步做出貢獻。