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字节Seedream 3.0 文生图模型技术报告发布：多项性能大幅升级

字节跳动Seed团队正式发布了Seedream3.0文生图模型的技术报告。这一模型在性能上实现了重大提升，是一个原生高分辨率、支持中英双语的图像生成基础模型，在分辨率、生图结构准确性等多方面取得突破，与上一版本相比优势显著。Seedream3.0在不同维度上的表现。本图各维度数据以最佳指标为参照系，已进行归一化调整。在功能亮点上，Seedream3.0可原生2K直出，无需后处理就能输出高分辨率图像

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报道称字节跳动整合 AI 研发团队，AI Lab 即将并入 Seed

据雷峰网的 “AI 科技评论” 报道，字节跳动正在对其 AI 研发团队进行整合，原本独立的字节 AI Lab 即将全部并入 Seed 团队。这一变化标志着字节跳动在 AI 领域战略布局的进一步调整。字节 AI Lab 成立于2016年，最初由微软亚洲研究院的前常务副院长马维英负责，并直接向公司创始人张一鸣汇报。AI Lab 的主要任务是开发能够为字节跳动内容平台提供服务的创新技术，包括推荐算法和短

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AI日报：ChatGPT重磅上线图像库功能；白嫖！Veo2登陆谷歌AI Studio；蚂蚁百宝箱推“MCP专区”

欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、报道称字节跳动整合 AI 研发团队，AI Lab 即将并入 Seed字节跳动正在进行AI研发团队的整合，将独立的字节AI Lab并入Seed团队。这一举措体现了字节在AI领域

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字节跳动发布Seaweed-7B视频模型，AI视频生成迈向新高度

人工智能视频生成领域迎来新的里程碑。AIbase从社交媒体获悉，字节跳动近期发布了其全新视频生成模型Seaweed-7B的论文与演示，展示了一系列突破性功能，包括音视频同步生成、长镜头叙事和实时高分辨率生成。这一发布标志着字节跳动在AI视频技术上的加速布局，以下是AIbase对Seaweed-7B的深度报道，解析其技术亮点与行业影响。Seaweed-7B震撼亮相:多功能视频生成Seaweed-7B

AI热点 1周前 0 点赞 0 评论 128 浏览

提升大模型自动修Bug能力 豆包正式开源首个多语言类SWE数据集

快科技4月10日消息，今日，字节跳动豆包大模型团队宣布，正式开源首个多语言类SWE数据集Multi-SWE-bench，可用于评估和提升大模型自动修 Bug”能力。在SWE-bench基础上，Multi-SWE-bench首次覆盖Python之外的7种主流编程语言（Java、Go、Rust、C、C、TypeScript、JavaScript），是真正面向全栈工程”的评测基准。Multi-SWE

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字节跳动推出DreamActor-M1：实现Runway Act 功能，挑战动画生成新高度

近日，字节跳动（ByteDance）正式公布了其最新AI项目“DreamActor-M1”，一项旨在革新视频生成技术的前沿成果。这款模型通过结合一张静态照片和一段参考动作视频，能够将照片中的人物无缝替换到视频场景中，生成表情细腻、动作自然且画质高清的动态影像。这一技术的亮相，不仅标志着字节跳动在生成式AI领域的又一次突破，也被视为对现有动画生成工具(如Runway的Act-One)的有力挑战。Dr

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字节跳动推出DreamActor-M1项目，挑战Runway Act-One的AI角色表演技术

字节跳动近日推出其全新AI项目DreamActor-M1，该项目旨在实现类似Runway Act-One的功能，通过先进的生成式AI技术，将视频中的角色表演转化为虚拟动画，展现出更高的精确度和表现力。这一消息迅速引发了业界和网友的广泛关注，被视为字节跳动在AI视频生成领域迈出的又一大步。技术突破:超越Runway Act-One的野心据公开信息显示，DreamActor-M1的核心目标是捕捉演员的

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字节跳动在Hugging Face发布MegaTTS3：轻量化语音合成新突破

北京——字节跳动（ByteDance）近日在人工智能开源社区Hugging Face上正式发布了其最新的文本转语音（TTS）模型MegaTTS3。这一发布迅速引起了全球AI研究者和开发者的关注，因其在轻量化设计和多语言支持方面的突破性表现。根据技术社区反馈和官方信息，MegaTTS3 被誉为语音合成领域的一次重要进步。MegaTTS3 的核心亮点MegaTTS3 是一款由字节跳动与浙江大学合作开发

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字节跳动启动 “Top Seed” 计划，面向 2026 届博士生招募 AI 人才

字节跳动近日宣布正式启动2026届 “Top Seed” 大模型顶尖人才校招计划，计划招募约30位优秀博士生。这一项目专注于前沿的人工智能领域，涵盖大语言模型、机器学习算法与系统、多模态生成与理解、语音处理等研究方向。字节跳动希望通过此举，吸引那些在大模型研究领域具备极强潜力和热情的年轻才俊。与以往的招聘计划不同，本届 “Top Seed” 强调 “不限专业背景”，更加关注应聘者的研究潜力与热情。

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​字节跳动推出 QuaDMix：大型语言模型预训练数据质量与多样性的统一框架

近日，字节跳动宣布推出其全新的数据选择框架 QuaDMix，旨在提升大型语言模型（LLM）预训练的效率和泛化能力。众所周知，模型的训练效果受基础数据集的质量和多样性影响很大。然而，传统的数据筛选方法往往将质量和多样性视为两个独立的目标，先进行质量过滤，再进行领域平衡。这种逐步优化的方式忽略了质量与多样性之间的复杂相互关系。优质数据集往往存在领域偏差，而多样化的数据集可能会降低质量。因此，在固定的训

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