字节跳动

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...

字节跳动智能创作团队推出的第二代多模态视频模型Vidi2，凭借在时空定位、时间检索和视频问答三大核心能力上的突破，打破了传统视频模型在长视频理解和精细交互上的局限。该模型不仅在核心任务中实现对Gemi...