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。
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！？
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。
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。
为此，香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手，提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。
和人工标记数据说拜拜，利用预训练语言模型中的注意力机制就能选择可激发推理能力的训练数据！
字节Seed首次开源代码模型！Seed-Coder，8B规模，超越Qwen3，拿下多个SOTA。它证明“只需极少人工参与，LLM就能自行管理代码训练数据”。通过自身生成和筛选高质量训练数据，可大幅提升模型代码生成能力。
