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”。
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布名为Polaris的强化学习训练配方：通过Scaling RL，Polaris让4B模型的数学推理能力（AIME25上取得79.4，AIME24上取得81.2）超越了一众商业大模型，如Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus和o3-mini-high(25/01/31)。
《新智核》独家获悉，字节旗下Seed团队将招募多个机器人相关业务的一号位，包括机器人产品负责人、机器人工程技术负责人，以及具身智能大模型负责人。这一系列动作表明，Seed在机器人及具身智能领域加速布局的决心。
近年来，diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加，diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中，如何调得较好的超参（如学习率）已经成为了一个巨大的问题，阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。
根据申妈朋友圈，字节跳动发布了新一期廉政通报，披露了一起涉及 Seed 团队高层的严重违规事件。据报道，Seed 大语言模型负责人乔木与其团队所配属的一名 HRBP 在未履行申报流程的情况下，发展成为亲密关系。
