字节跳动

在影视后期、广告制作乃至虚拟内容创作中，“将一个新角色或物体自然地加入已有视频”是一项高频需求。传统方法依赖精确的遮罩标注、关键帧追踪和复杂的合成流程，成本高、耗时长。 近期，基于扩散模型的技术为这一...

在办公自动化、知识管理与智能体工作流中，将非结构化文档转化为结构化数据是关键第一步。然而，现实中的文档来源复杂：既有干净的 PDF、Word，也有手机拍摄的带畸变、阴影、模糊的纸质文件。现有解析模型往...

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...

在视觉生成领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）正成为提升模型表现的关键手段。其中，奖励模型（Reward Model, RM）作为引导生成方向的核心组件，直接影响最终...

字节跳动推出Seed-X，这是一个开源的多语言翻译模型系列，包括指令模型、强化学习模型和奖励模型，参数规模为 70亿（7B），却在翻译能力上展现出媲美甚至超越超大规模闭源模型（如 Gemini-2.5...

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...

一段文字描述 + 一张人物照片 + 一段语音音频，能否生成一个口型同步、动作自然、形象一致的高质量人物视频？ 现在，可以了。 清华大学与字节跳动智能创作团队合作推出 HuMo（Human-Centri...

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...

字节跳动旗下 AI 编程助手 Trae 迎来上线一周年。为感谢用户支持，官方推出限时周年庆活动：登录 Trae 国际版，即可免费领取额外「Fast Request」（快速请求）额度，用于加速代码生成与...

继 Seedance 2.0 视频模型和 Seedream 5.0 Lite 图像模型后，字节跳动于 2 月 14 日正式推出 豆包大模型 2.0（Doubao-Seed-2.0）系列。新版本针对大规...

字节跳动正式推出新一代视频创作模型 Seedance 2.0。作为迭代升级后的重磅版本，它采用全新统一的多模态音视频联合生成架构，全面支持文本、图片、音频、视频四种模态输入，集成了当前行业内覆盖面最广...