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ByteDance AI实验室:让计算机学会&

这项来自字节跳动人工智能实验室（ByteDance Seed）与香港科技大学、北京大学等机构合作完成的突破性研究，于2024年9月发表在人工智能顶级预印本平台arXiv上。该研究由王浩哲、阙昊然等研究人员共同完成，论文编号为arXiv:2509.06160v1

这项由ByteDance（字节跳动）的赖昕和香港大学的赵恒爽领导的研究发表于2025年9月，论文全名为《Mini-o3: Scaling Up Reasoning Patterns and InteraCTion Turns for Visual Search

这项由ByteDance Seed实验室的宋卓青、孙鹏、袁慧卓和加州大学洛杉矶分校的顾权权教授共同完成的研究，解决了一个困扰AI界多年的核心问题。就像一个人在阅读侦探小说时，如果只能看到每章的前半部分，他永远无法真正理解故事的全貌和推理线索之间的关联。同样，传

当你打开Google Scholar搜索"非平稳强化学习中的UCB算法"时，是否经常感到无从下手？面对茫茫论文海洋，就像在图书馆里寻找一本特定的书却不知道它藏在哪个角落。如今，ByteDance的研究团队带来了一个革命性的解决方案——PaSa，一个能够像资深研

想象你是一位经验丰富的调味师，在烹制一道复杂的大菜。最开始，你可能需要多放些盐来打底，但随着菜品慢慢成熟，你会发现需要调整配方——也许现在需要更多胡椒来提味，或者减少酱油避免过咸。这就是ByteDance的研究团队在2025年8月提出的TiKMiX方法的核心理

这项由ByteDance Seed团队的黄志豪、包宇、闵奇扬等研究人员完成的重要研究，于2025年8月27日发表在arXiv预印本平台上（论文编号：arXiv:2508.18756v1），为人工智能领域带来了突破性进展。想要深入了解技术细节的读者，可以通过论文

这项由ByteDance Seed团队和新加坡国立大学合作完成的研究发表于2025年8月，论文题为《Taming the Chaos: Coordinated Autoscaling for Heterogeneous and Disaggregated LL

这项由ByteDance（字节跳动）和M-A-P团队联合开展的研究发表于2025年8月25日，研究团队由Zihan Wang、Jiaze Chen等多名研究人员组成。有兴趣深入了解的读者可以通过项目主页 https://huggingface.co/datas