字节跳动

在 AI 图像生成中，两个核心挑战长期并存： 主体一致性：如何让同一个角色在不同场景中保持身份不变？ 风格迁移：如何将参考图的艺术风格准确迁移到新内容上？ 传统方案往往需要多个模型、复杂调参，或依赖 ...

在大模型稀疏化架构的演进中，效率与性能的权衡始终是核心挑战。 MoE（Mixture of Experts）通过仅激活部分专家实现高效推理，但其频繁的跨专家参数访问带来了高昂的内存开销。为解决这一问题...

字节跳动智能创作实验室UXO项目组近期发布了UXO家族的新成员——USO（统一风格-主体优化定制模型）。这款模型打破了现有技术中“风格驱动”与“主体驱动”生成相互孤立的困境，能在单一框架下自由组合任意...

字节跳动近期推出新型视频角色生成框架 OmniHuman-1.5，核心突破在于模拟人类“系统1（快速直觉反应）+系统2（缓慢深思规划）”的双重认知过程，实现从“单一图像+语音轨道”到“物理逼真、语义连...

字节跳动 Waver 项目组近期正式推出 Waver 1.0 一体化视频生成模型，凭借多模态生成能力、高分辨率支持及卓越的运动建模效果，在视频生成领域实现重要突破，为工业级视频创作需求提供了全新解决方...

字节跳动Seed团队正式推出Seed-OSS系列开放权重模型，该系列均为36B参数规模，聚焦长上下文处理、推理能力与代理任务优化，以Apache-2.0许可证开源，为开发者与研究社区提供高实用性工具...

字节跳动 Seed 团队推出新型多模态智能体框架M3-Agent ，首次实现了以实体为中心、支持长期记忆积累的自主推理能力。 项目主页：https://m3-agent.github.io GitHu...

在大模型从“能说”向“能看、能听、能理解”演进的当下，多模态统一模型（Omni-Modal LLMs）正成为技术前沿。然而，训练一个同时处理文本、图像、语音和视频的全能模型，仍面临工程复杂、扩展困难...

在信息过载的时代，获取“更多”并不等于“更有效”。真正制约效率的，往往不是找不到某个具体答案，而是面对海量目标时的系统性整理能力——比如，为一个行业筛选出上百家公司数据，或从成千上万条招聘信息中精准匹...

字节跳动Seed项目组推出基于大语言模型（LLM）的自动化定理证明系统 Seed-Prover，Seed-Prover 通过结合 LLM 的推理能力和形式化语言（如 Lean）的验证能力，实现了对数学...

字节跳动 Seed 团队近期发布了一款实验性语言模型——Seed Diffusion 预览版，它采用离散状态扩散机制，专注于代码生成任务，在推理速度上实现了显著突破：最高可达 2,146 token...

在跨语言实时沟通的长期挑战中，机器能否真正替代人类同声传译？字节跳动 Seed 团队给出了迄今为止最接近“是”的答案。 今日，字节跳动正式发布 Seed LiveInterpret 2.0 —— 一款...