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　　今年以来，字节持续通过引进海外资深专家、内部提拔、社招与校招并举，全面补强其基础研发能力。其中最受瞩目的技术引援，是前谷歌 DeepMind 研究副总裁吴永辉。今年 2 月，吴永辉正式加入字节，担任 Seed 基础研究负责人。他曾是 Google Gemini 应用的总体技术负责人，拥有 Google Fellow 头衔，对应的职级为 L10——这是谷歌技术体系中除 L11 外的最高等级。L11 目前全球仅有两人：谷歌首席科学家 Jeff Dean 和美国工程院、美国人文与科学院双院士 Sanjay Ghemawat。

　　在中间层模型方面，字节推进迅速、覆盖全模态，其“豆包系”模型已跻身国内第一梯队。2023 年字节还仅有语言模型，如今已在图像、语音、音乐、视频、3D 等多模态方向全面补齐。不久前发布的豆包大模型 1.6 系列，主打强推理能力、多模态融合和低成本运行，其综合成本下降幅度达 63%。此外，字节还推出了最新视频生成模型 Seedance 1.0 Pro。根据权威机构 Artificial Analysis 最新榜单，Seedance 已在文生视频、图生视频两个维度超越多个主流模型，位列全球第一。

　　上层 AI 应用一向是字节的优势。除了豆包这一国内用户量最大的 AI 应用，字节的 AI 产品矩阵已覆盖几乎所有热门方向：包括智能角色互动产品“猫箱”、图片生成工具“星绘”、出海数学教育产品 Gauthmath、面向中小学生的 AI 教育产品“豆包爱学”；与开发者相关的，还有 Agent 平台 Coze，以及 2025 年 1 月刚上线的 AI 编程产品 Trae。此外，还有聚焦图文/视频生成与分享的内容社区“即梦”。

　　那么，全栈自研实现技术闭环的好处是什么呢？我们认为至少有两方面优势，一是可以实现端到端的系统优化，提升训练效率、降低整体成本。将算力、模型与应用深度绑定于字节自身生态，打造一个从“算法—产品—场景—反馈”闭环贯通的智能应用基础设施。在这个闭环体系中，数据不断回流，产品与模型持续迭代，边际成本降低，用户价值则持续放大。例如在主力产品豆包上，字节的战略目标是通过规模效应与用户反馈，打通模型体验与应用场景之间的优化闭环。

　　今年 1 月，字节正式启动内部代号为 “Seed Edge” 的长期研究项目，由 Seed 团队牵头。不同于传统大模型的性能迭代，Seed Edge 更聚焦于人工智能范式的深层演进。其研究范围覆盖五大前沿方向：下一代推理、下一代感知、软硬一体模型设计、下一代范式、下一代 Scaling 路线。这标志着字节正在搭建自己的“AI 研究底座”——关注的不仅是当前的效果指标，更深入到模型结构、推理机制、感知交互等 AI 基础能力的问题。

　　一个组织的长期成功，往往来源于其对“可复制成功路径”的掌握；而失败，则常常归因于那些未曾解决的老问题。在豆包大模型的官网中，有这样一段话：“依托字节在推荐、搜索和广告领域积累的 AB Test 经验，研发了基于用户反馈的高效 PostTraining 全流程。通过豆包的大规模用户反馈，字节构建了从问题发现、数据挖掘、人机结合标注到快速迭代的闭环优化系统。”换言之，字节已经将其在移动互联网时代打磨成熟的数据反馈机制，成功迁移至大模型和 AI 应用的研发流程中。