据申妈朋友圈报道，字节Seed大模型视觉基础研究团队负责人冯佳时已正式离职。根据其在字节的职级体系判断，他的级别应在4-1或4-2之间，属于公司最为稀缺的核心研究序列。冯佳时后续去向或是AI创业。
开源赛道也是热闹了起来。 就在深夜，字节跳动 Seed 团队正式发布并开源了 Seed-OSS 系列模型，包含三个版本： Seed-OSS-36B-Base（含合成数据） Seed-OSS-36B-Base（不含合成数据） Seed-OSS-36B-Instruct（指令微调版）
字节Seed发布全新多模态智能体框架——M3-Agent。 像人类一样能听会看、具备长期记忆，并且免费开源！？
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
随着 Gemini-Diffusion，Seed-Diffusion 等扩散大语言模型（DLLM）的发布，这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是，当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制，对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
近日，一项由北京大学、字节跳动 Seed 团队及香港大学联合进行的研究，提出了一种名为「SWE-Swiss」的完整「配方」，旨在高效训练用于解决软件工程问题的 AI 模型。研究团队推出的 32B 参数模型 SWE-Swiss-32B，在权威基准 SWE-bench Verified 上取得了 60.2% 的准确率，在同尺寸级别中达到了新的 SOTA。
不仅能达IMO银牌水准，更能解决普特南数学竞赛难题，甚至超越顶尖模型o4-mini！ 字节发布全新复杂数学解决模型——Seed-Prover。
用扩散模型写代码，不仅像开了倍速，改起来还特别灵活！ 字节Seed最新发布扩散语言模型Seed Diffusion Preview，这款模型主要聚焦于代码生成领域，它的特别之处在于采用了离散状态扩散技术，在推理速度上表现出色。
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AI语音成大厂必争之地 打开字节、阿里们的多模态能力地图，每块宝藏都标着"语音”。
