向AI未知之境出发，字节跳动启动 Seed Edge 研究计划！

主要观点总结

豆包大模型团队启动了Seed Edge研究计划，旨在寻找通用智能的新方法。该计划鼓励探索更长周期、具有不确定性和大胆的AI研究课题，并提供单独算力资源保障。初步确定了五大研究方向，包括探索推理能力、感知能力、软硬一体模型设计、下一代学习范式和下一个Scaling方向的探索。

关键观点总结

关键观点1: Seed Edge研究计划的目标和特点

豆包大模型团队正式启动Seed Edge研究计划，以寻找通用智能的新方法为目标，鼓励探索更长周期、具有不确定性和大胆的AI研究课题，并提供宽松的研究环境和更长的考核周期。

关键观点2: 五大研究方向之一：探索推理能力的边界

包括探索预训练算力级别的大规模强化学习、预训练和强化学习的迭代以及可泛化的Test-Time Scaling等技术突破，这些都将推动智能边界的提升。

关键观点3: 五大研究方向之二：探索感知能力的边界

通用模型需要具备和人类沟通交流的能力，团队会统一生成和理解表示，探索世界模型建模，突破智能的边界受限于语言的约束。

关键观点4: 五大研究方向之三：软硬一体的下一代模型设计

团队希望面向下一代训练和推理硬件的结构特点设计下一代模型，从软硬件一体的角度思考未来的模型结构特性，实现多目标同时优化。

关键观点5: 五大研究方向之四：探索下一代学习范式

团队会探索未来的学习范式变化方向，挑战现有范式的共识，为更高效地实现通用智能提供基础和可能性。

关键观点6: 五大研究方向之五：探索下一个Scaling方向

团队认为下一个Scaling方向对未来智能边界的演化有重要作用，将推动智能边界的进步。

文章预览

为支持以更长周期攻坚 AI 课题， 豆包大模型团队正式启动 Seed Edge 研究计划！ Seed Edge 以寻找通用智能的新方法为目标，专注于对智能边界的探索和长期研究挑战。 Seed Edge 鼓励探索更长周期、具有不确定性和大胆的 AI 研究课题，也鼓励跨模态、跨方向的交叉合作，为项目成员提供宽松的研究环境，并实行更长周期的考核方式，让大家可以放手去挑战真正颠覆性的 AI 课题！ 目前，Seed Edge 初步确定了五大研究方向，将为所有入选课题提供单独的算力资源保障。 Seed Edge 初步研究方向包括： 探索推理能力的边界 以 o1 为代表的技术路线证明了推理能力可以推动智能边界提升，我们也在实践中发现对推理能力的研究才刚刚开始，有大量未探索的问题值得去深耕。无论是预训练算力级别的大规模强化学习，还是预训练和强化学习的迭代，或是可泛化的 Test ………………………………