字节跳动推出“Coze扣子”AI Bot开发平台,猎户星空、手机厂商纷纷加入大模型竞争,各领域应用不断涌现。2024年大模型竞争白热化,谁能在激烈的赛道中率先突围,成为业内关注焦点。
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字节跳动携手港大与华中科技大学推出UniTok,革新视觉分词技术
近日,字节跳动联合香港大学和华中科技大学共同推出了全新的视觉分词器 UniTok。这款工具不仅能在视觉生成和理解任务中发挥作用,还在技术上进行了重要创新,解决了传统分词器在细节捕捉与语义理解之间的矛盾。UniTok 采用了多码本量化技术,能够将图像特征分割成多个小块,并用独立的子码本进行量化。这种方法极大地提升了视觉 token 的表示能力,使得处理图像时能够更加精细。比如,UniTok 在 ImageNet 数据集上的零样本分类准确率达到了78.6%,而图像重建质量也仅为0.38,远超现有

字节跳动启动 “Top Seed” 计划,面向 2026 届博士生招募 AI 人才
字节跳动近日宣布正式启动2026届 “Top Seed” 大模型顶尖人才校招计划,计划招募约30位优秀博士生。这一项目专注于前沿的人工智能领域,涵盖大语言模型、机器学习算法与系统、多模态生成与理解、语音处理等研究方向。字节跳动希望通过此举,吸引那些在大模型研究领域具备极强潜力和热情的年轻才俊。与以往的招聘计划不同,本届 “Top Seed” 强调 “不限专业背景”,更加关注应聘者的研究潜力与热情。公司希望找到那些不仅具备出色的研究能力,同时对技术有强烈信仰和好奇心的

字节跳动推出 QuaDMix:大型语言模型预训练数据质量与多样性的统一框架
近日,字节跳动宣布推出其全新的数据选择框架 QuaDMix,旨在提升大型语言模型(LLM)预训练的效率和泛化能力。众所周知,模型的训练效果受基础数据集的质量和多样性影响很大。然而,传统的数据筛选方法往往将质量和多样性视为两个独立的目标,先进行质量过滤,再进行领域平衡。这种逐步优化的方式忽略了质量与多样性之间的复杂相互关系。优质数据集往往存在领域偏差,而多样化的数据集可能会降低质量。因此,在固定的训练预算下,如何同时优化这两个维度以最大化模型性能

字节跳动推出Vidi多模态模型,引领超长视频理解与编辑新潮流
字节跳动宣布推出全新多模态模型Vidi,专注于视频理解与编辑,首版核心能力为精准的时间检索功能。据AIbase了解,Vidi能够处理视觉、音频和文本输入,支持长达一小时的超长视频分析,在时间检索任务上性能超越GPT-4o与Gemini等主流模型。这一突破性技术已在AI社区引发热烈讨论,相关细节通过字节跳动官方渠道与GitHub公开。核心功能:精准时间检索与多模态协同Vidi以其强大的时间检索与多模态处理能力,为视频理解与编辑提供了全新解决方案。AIbase梳理了其主要功能: 时间检索精准定位

中关村科金携手华为云推出新解决方案,助力行业大模型应用落地
在2025大模型技术与应用创新城市论坛的深圳站上,中关村科金与华为云共同发布了昇腾云与得助大模型平台的联合解决方案,标志着二者在垂直行业大模型应用方面的深度合作。此次论坛由中关村科金与深圳市人工智能产业协会联合主办,旨在推动大模型技术的广泛应用和创新发展。该解决方案的推出,意在加速各行业对大模型技术的实际应用。随着人工智能技术的不断发展,行业需求日益增强,特别是在智能客服和质检等领域。中关村科金在论坛上还宣布了两款核心产品的升级:得助智

字节跳动发布高效预训练长度缩放技术,突破长序列训练瓶颈
字节跳动宣布推出高效预训练长度缩放技术(Efficient Pretraining Length Scaling),通过创新的Parallel Hidden Decoding Transformer(PHD-Transformer)框架,显著提升大语言模型(LLM)在长序列预训练中的效率与性能。据AIbase了解,该技术在保持推理效率的同时,支持高达2048K(2M)的上下文长度训练,解决了传统框架在数据异构性与计算平衡上的瓶颈。相关研究已在arXiv公开,引发了AI研究社区的广泛关注。核心创新:PHD-Transformer优化长序列训练字节跳动的PHD-Transformer通过独特的键值缓存(KV Cache)管理策略与架构优

字节跳动调整 AI 产品线:猫箱换帅,星绘并入豆包,All in 增长
据:晚点LatePost消息,字节跳动近期对其 AI 产品部门 Flow 进行了重要调整,社交陪伴类 AI 产品猫箱更换负责人,原负责人梁琛奇离职,由原星绘产品负责人西原(花名)接任。与此同时,AI 相机和图片生成应用星绘团队计划并入豆包 App,由豆包 App 端负责人陆游(花名)统一管理。Flow 部门由朱骏负责,旗下拥有豆包、猫箱、星绘以及豆包爱学、Gauthmath 等多款产品。此次调整的核心在于对表现相对平平的猫箱和星绘进行整合,将资源集中到核心产品豆包上,以期实现更快速的增长。据悉,猫箱

字节跳动研究开源 ChatTS-14B:原生理解并随着时间的推移进行推理
字节跳动研究团队宣布开源 ChatTS-14B,这是一款专为时间序列数据理解和推理设计的140亿参数大型语言模型(LLM)。以 Apache2.0许可协议发布,ChatTS-14B 的开源引发了 AI 社区的广泛关注,被认为是时间序列分析与生成式 AI 结合的重大进展。ChatTS-14B:时间序列的智能对话引擎ChatTS-14B 基于 Qwen2.5-14B-Instruct 模型进行微调,专为处理时间序列数据而设计,能够理解和推理复杂的时序数据模式。不同于传统时间序列分析工具,ChatTS-14B 支持用户通过自然语言与时间序列数据交互,例如分析金融市场趋

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银行科技转型加速,大模型应用深入核心业务
随着银行业在数字化型中面临的挑战与压力日益加大,越来越多的银行开始将大模型技术融入到核心业务中,而不仅仅停留在简单的聊天机器人应用上。最新的财报数据显示,国内一些主要银行在科技投入和大模型应用方面取得了显著进展,但同时也显露出投入的分化趋势。根据钛媒体 App 对十家主要银行的分析,包括六大国有银行及几家股份制银行,发现其中六家银行的科技投入出现了缩减。例如,建设银行的科技投入为244.33亿元,同比减少2.36%;招商银行则减少了5.49%,降至133.5亿元。这