字节跳动组建AGI长期研究团队Seed Edge：五大研究方向剑指AGI突破

近日，据媒体报道，字节跳动豆包大模型团队已在内部组建AGI长期研究团队，代号为“Seed Edge”。该团队致力于探索更长周期、不确定性和大胆的AGI研究课题，旨在探索AGI的新方法。“Seed”代表豆包大模型团队名称，“Edge”则代表最前沿的AGI探索。Seed Edge鼓励跨模态、跨团队合作，为成员提供宽松的研究环境和更长周期的考核方式，并拥有独立的算力资源保障。

Seed Edge初步确定了五大研究方向：

1. 探索推理能力的边界： 这需要深入研究如何提升AI模型的逻辑推理、因果推断和问题解决能力，突破现有模型在复杂推理任务上的局限性。这可能涉及到对神经网络架构、训练方法和知识表示方式的创新。
2. 探索感知能力的边界： 这将关注如何提升AI模型对多模态信息的感知和理解能力，例如图像、语音、文本等。目标是让AI能够更准确、更全面地理解现实世界，并在此基础上进行更高级别的推理和决策。这可能涉及到跨模态学习、多传感器融合等技术。
3. 探索软硬一体的下一代模型设计： 这强调软硬件协同设计，以最大限度地提升AI模型的效率和性能。这需要结合芯片设计、编译技术、算法优化等多方面技术，以打造更高效、更节能的AI系统。
4. 探索下一代AI学习范式： 这旨在探索超越现有监督学习、无监督学习和强化学习的新的学习范式。这可能需要借鉴人类学习机制，例如迁移学习、元学习、终身学习等，以构建更具适应性和泛化能力的AI模型。这部分研究可能需要对认知科学、神经科学等领域进行深入探索。
5. 探索下一个scaling方向： 这指的是探索如何更有效地扩展AI模型的规模和能力。这可能涉及到新的模型架构、训练算法、数据增强技术等，目标是通过更有效的方法来提升模型的性能，同时降低训练成本和能耗。这可能需要对分布式计算、模型压缩等技术进行深入研究。

字节跳动此举展现了其在大模型底层研究方面的战略决心，不仅提供充分的算力资源，广泛网罗顶尖研究人才，更重要的是打造了长期主义的研究环境。去年5月启动的“Top Seed人才计划”已在全球招募顶尖博士毕业生，并取得显著成果：豆包大模型团队在短短数月内，有57篇论文入选ICLR、CVPR、NeurIPS等顶级会议，研究成果包括下载量超百万的开源工作及GitHub万星项目。团队还与近20所高校展开合作，包括与清华AIR、北大分别成立AI方向联合实验室。

Seed Edge的成立标志着字节跳动在AGI领域迈出了重要一步，其研究成果值得期待，并将对未来AGI的发展产生深远影响。 然而，AGI研究充满挑战，其最终目标和实现路径仍存在诸多不确定性。 Seed Edge的长期投入，反映了字节跳动对未来科技发展的长远布局和战略眼光，也为其他企业提供了宝贵的经验和参考。