引言
在2025年，字节跳动以其创新的AGI（通用人工智能）计划引领科技前沿。字节跳动的最新AGI项目，包括PaSa论文检索智能体和Seed Edge长期研究计划，展示了其在AI领域的雄心壮志。这些项目不仅为学术界和产业界带来了新的启示，也为未来的科技发展奠定了基础。
本文大綱
字节跳动的AGI愿景
字节跳动的AGI计划旨在通过创新的技术和研究方法，推动人工智能的边界。PaSa和Seed Edge项目是这一愿景的核心组成部分。PaSa是一款基于强化学习的论文检索智能体，能够在短短两分钟内完成复杂的学术调研。通过模仿人类研究者的搜索行为，PaSa提供了比Google和Google Scholar更高的召回率和准确率。其核心组件包括Crawler和Selector，分别负责收集和筛选相关论文。PaSa的推出标志着学术搜索进入了一个全新的时代。
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
Seed Edge：探索AGI的未来
Seed Edge项目旨在探索AGI的新方法，涵盖推理能力、感知能力、软硬一体模型设计等五大研究方向。Seed Edge鼓励跨模态、跨团队合作，并提供充足的算力资源和宽松的研究环境。通过Top Seed人才计划，字节跳动吸引了全球顶尖的博士毕业生，推动AGI研究的持续发展。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge
未来展望
字节跳动的AGI项目展示了其在AI领域的创新能力和战略眼光。PaSa和Seed Edge不仅推动了学术研究的进步，也为AGI的未来发展奠定了基础。我们期待字节跳动在AGI领域的更多突破，并鼓励读者关注这些前沿研究的最新动态。
通过这些项目，字节跳动不仅在技术上取得了显著进展，还在全球范围内吸引了大量的研究人才。这种战略布局将有助于字节跳动在未来的科技竞争中占据有利位置。
PaSa：革新學術研究的智能體
在2025年，字节跳动推出的PaSa智能体以其卓越的性能和创新的设计，彻底改变了学术研究的方式。PaSa是一款基于强化学习的论文检索智能体，能够在短短两分钟内完成复杂的学术调研任务。通过模仿人类研究者的搜索行为，PaSa提供了比Google和Google Scholar更高的召回率和准确率。其核心组件包括Crawler和Selector，分别负责收集和筛选相关论文。PaSa的推出标志着学术搜索进入了一个全新的时代。
PaSa的核心技术
PaSa的成功在于其独特的技术架构。Crawler和Selector是PaSa的两大核心组件。Crawler通过自主调用搜索工具、阅读论文、扩展参考文献，不断收集与用户Query可能相关的学术论文。Selector则负责精读Crawler找到的每一篇论文，决定其是否满足用户的需求。这种设计不仅提高了论文检索的效率，还确保了结果的准确性。
Source: PaSa Agent 框架
强化学习的应用
为了训练PaSa，字节跳动的研究团队构建了一个高质量的学术细粒度Query数据集：AutoScholarQuery。该数据集通过收集人工智能领域顶会发表的论文，基于每篇论文中“Related Work”部分的描述及其引用的相关文献，生成学术问题和对应的相关论文列表。最终，数据集包含了36k数据，每条数据包含一个AI领域的学术问题及相关论文。
在训练过程中，研究团队面临两个主要挑战：奖励稀疏性和过长的行动轨迹。为了解决奖励稀疏性问题，研究团队引入了Selector作为辅助奖励模型，显著提升了优化效果。此外，Crawler在一次执行中可能收集到上百篇文章，导致完整的行动轨迹过长，无法完全输入到LLM的上下文中。为此，团队提出了一种全新的session-level PPO算法，解决这一问题。
实验结果与性能对比
在学术Query测试集上，PaSa-7b的表现显著优于Google、Google Scholar和其他基线模型。以下是PaSa与其他工具的性能对比：
| 工具 | Recall@20 | Recall@50 | Recall@100 |
|---|---|---|---|
| 33.80% | 38.83% | 42.64% | |
| PaSa-7b | 37.78% | 39.90% | 39.83% |
PaSa的高效性和准确性使其成为学术研究者的理想选择。与基于Prompt Engineering实现的PaSa-GPT-4o相比，经过强化学习训练的PaSa-7b在召回率上提升了30.36%，准确率上提升了4.25%。
Source: 实验结果
未来展望
字节跳动的PaSa项目展示了其在AI领域的创新能力和战略眼光。PaSa不仅推动了学术研究的进步，也为AGI的未来发展奠定了基础。我们期待字节跳动在AGI领域的更多突破，并鼓励读者关注这些前沿研究的最新动态。
通过这些项目，字节跳动不仅在技术上取得了显著进展，还在全球范围内吸引了大量的研究人才。这种战略布局将有助于字节跳动在未来的科技竞争中占据有利位置。
参考资料
Seed Edge：探索 AGI 的未来
在字节跳动的创新蓝图中，Seed Edge 项目无疑是一个引人注目的亮点。作为一项长期的 AGI（通用人工智能）研究计划，Seed Edge 旨在探索 AGI 的新方法，涵盖推理能力、感知能力、软硬一体模型设计等五大研究方向。通过这一项目，字节跳动不仅展示了其在 AI 领域的前瞻性思维，也为全球的研究者提供了一个开放、协作的平台。
Seed Edge 的研究方向
Seed Edge 项目初步确定了五大研究方向，每一个方向都代表着 AGI 领域的前沿探索。这些方向包括：
- 推理能力的边界探索：研究如何提升 AI 的推理能力，使其能够处理更复杂的逻辑问题。
- 感知能力的边界探索：提升 AI 在多模态信息处理中的感知能力。
- 软硬一体的下一代模型设计：开发结合软硬件优势的 AI 模型，以提高计算效率和性能。
- 下一代 AI 学习范式探索：研究新的学习方法，以提高 AI 的自主学习能力。
- 下一个 scaling 方向探索：寻找新的方法来扩展 AI 模型的规模和能力。
这些研究方向不仅展示了字节跳动在 AGI 领域的雄心壮志，也为学术界和产业界带来了新的启示。
跨模态与跨团队合作
Seed Edge 项目特别强调跨模态和跨团队的合作。通过整合不同领域的知识和技术，项目成员能够在一个宽松的研究环境中进行创新探索。这种合作模式不仅有助于打破学科界限，也为 AGI 的发展提供了更多的可能性。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge
资源支持与人才计划
为了支持 Seed Edge 项目的顺利进行，字节跳动提供了充足的算力资源和宽松的研究环境。此外，通过 Top Seed 人才计划，字节跳动吸引了全球顶尖的博士毕业生加入团队。这些人才的加入，不仅为项目带来了新的视角和创新思维，也为 AGI 的未来发展奠定了坚实的基础。
在短短数月内，Seed Edge 团队已经在 ICLR、CVPR、NeurIPS 等顶会上发表了 57 篇论文，研究成果包括下载量超百万的开源工作及 GitHub 万星项目。这些成就不仅展示了团队的科研实力，也为 AGI 的发展提供了重要的理论支持。
未来展望
Seed Edge 项目不仅是字节跳动在 AGI 领域的一次重要尝试，也是全球 AI 研究的一次重要推动。通过这一项目，字节跳动希望能够在 AGI 的发展中占据有利位置，并为全球的研究者提供一个开放、协作的平台。我们期待字节跳动在 AGI 领域的更多突破，并鼓励读者关注这些前沿研究的最新动态。
在未来，随着 Seed Edge 项目的不断推进，我们有理由相信，字节跳动将在 AGI 领域取得更多的创新成果，为人类社会的发展带来更多的可能性。
参考资料
PaSa 與主流檢索工具的對比
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，通過其卓越的性能，正在重新定義學術檢索的標準。本文將深入探討 PaSa 與其他主流檢索工具的對比，並展示其在學術研究中的優勢。
PaSa 的卓越性能
PaSa 是一款基於強化學習的學術檢索智能體，能夠在短短兩分鐘內完成複雜的學術調研。其核心組件包括 Crawler 和 Selector，分別負責收集和篩選相關論文。這種設計使得 PaSa 能夠模仿人類研究者的搜索行為，提供比 Google 和 Google Scholar 更高的召回率和準確率。
在學術 Query 測試集上，PaSa-7b 的表現顯著優於 Google、Google Scholar 和其他基線模型。以下是 PaSa 與其他工具的性能對比：
| 工具 | Recall@20 | Recall@50 | Recall@100 |
|---|---|---|---|
| 33.80% | 38.83% | 42.64% | |
| PaSa-7b | 37.78% | 39.90% | 39.83% |
PaSa 的高效性和準確性使其成為學術研究者的理想選擇。其在 Recall@20 和 Recall@50 上的表現，分別提升了 37.78% 和 39.90%，顯示出其在學術檢索中的強大優勢。
PaSa 的技術優勢
PaSa 的成功在於其獨特的技術架構。Crawler 和 Selector 的協同工作，使得 PaSa 能夠在短時間內收集大量相關文獻，並通過精確的篩選過程，確保最終結果的高質量。這種技術優勢不僅提高了檢索效率，也大大提升了研究者的工作效率。
此外，PaSa 的開源策略也為學術界和產業界提供了寶貴的資源。研究團隊公開了詳盡的技術論文，並開源了全部的數據、代碼和模型，這不僅促進了學術交流，也為未來的研究提供了堅實的基礎。
Source: 字節启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge
未來展望
隨著 PaSa 的不斷發展，我們有理由相信，字節跳動將在學術檢索領域取得更多的突破。PaSa 的推出不僅標誌著學術搜索進入了一個全新的時代，也為 AGI 的未來發展奠定了基礎。我們期待字節跳動在 AGI 領域的更多創新，並鼓勵讀者關注這些前沿研究的最新動態。
在未來，隨著 PaSa 的不斷優化和改進，我們有理由相信，學術檢索將變得更加高效和準確，為全球的研究者提供更好的支持和服務。
結論與展望
在字节跳动的 AGI 项目中，PaSa 和 Seed Edge 代表了公司在人工智能领域的前沿探索和创新能力。通过这些项目，字节跳动不仅展示了其在技术上的卓越成就，也为学术界和产业界提供了新的视角和启示。
PaSa 的影响力
PaSa 的推出标志着学术搜索进入了一个全新的时代。其基于强化学习的智能体设计，使得学术研究者能够在短时间内完成复杂的文献调研。这种高效性和准确性，不仅提升了研究者的工作效率，也为学术界提供了一个强大的工具。PaSa 的成功在于其独特的技术架构，Crawler 和 Selector 的协同工作，使得 PaSa 能够在短时间内收集大量相关文献，并通过精确的筛选过程，确保最终结果的高质量。
Source: 字节启动AGI长期研究计划，代号Seed Edge
Seed Edge 的未来展望
Seed Edge 项目则为 AGI 的未来发展奠定了基础。通过探索推理能力、感知能力、软硬一体模型设计等五大研究方向，Seed Edge 鼓励跨模态、跨团队合作，并提供充足的算力资源和宽松的研究环境。这种开放和创新的研究氛围，吸引了全球顶尖的博士毕业生，推动了 AGI 研究的持续发展。
在未来，随着 PaSa 和 Seed Edge 的不断发展，我们有理由相信，字节跳动将在学术检索和 AGI 领域取得更多的突破。我们期待字节跳动在这些领域的更多创新，并鼓励读者关注这些前沿研究的最新动态。
行动呼吁与讨论
字节跳动的 AGI 项目展示了其在 AI 领域的创新能力和战略眼光。PaSa 和 Seed Edge 不仅推动了学术研究的进步，也为 AGI 的未来发展奠定了基础。我们期待字节跳动在 AGI 领域的更多突破，并鼓励读者关注这些前沿研究的最新动态。
在未来，随着 PaSa 的不斷優化和改進，我們有理由相信，學術檢索將變得更加高效和準確，為全球的研究者提供更好的支持和服務。