字节跳动的豆包大模型团队在GitHub上发布了一项名为COMET的优化技术，该技术专为降低MoE（Mixture of Experts）模型的训练成本而设计。通过COMET技术，训练成本可降低高达40%，已节省数百万GPU小时。此外，COMET的核心代码已完全开源，便于社区进一步研究和应用。
字节跳动的豆包大模型团队与M-A-P开源社区携手，近期推出名为SuperGPQA的新型评测基准。该基准专注于评估AI模型的知识推理能力，涵盖285个不同学科领域，旨在有效衡量并助力提升AI在各领域的性能表现。
MarsCode编程助手模型现已升级至豆包大模型1.5版本，并新增支持DeepSeek R1和V3模型。此次升级实现了多模型间的无缝切换，无需任何额外配置，确保了使用的便捷性和系统的稳定性，有效避免了服务器异常问题，为用户提供更加流畅的编程辅助体验。
字节跳动智能创作AR团队与豆包大模型团队合作开发的Video Depth Anything（VDA）项目，成功实现了10分钟级长视频的深度估计，性能达到了当前最佳水平（SOTA）。这一突破性进展不仅展示了技术上的卓越成就，也为智能创作领域带来了新的可能性。通过结合先进的算法和强大的计算能力，VDA项目为长视频处理提供了高效且精准的解决方案，进一步推动了视频内容创作的技术革新。
字节跳动公司近日宣布推出豆包大模型1.5 Pro版本，该版本在多个评测标准上展现出了卓越的性能。特别是在知识理解、代码编写、逻辑推理以及中文处理等方面，豆包大模型1.5 Pro相较于GPT-40和Claude 3.5 Sonnet等模型，取得了更高的综合评分。这一新版本不仅提升了模型的多语言处理能力，还在实际应用中表现出色，为用户提供更加精准和高效的服务。
豆包大模型自2024年5月15日首次亮相以来，在短短7个月内取得了显著的技术进展。该模型在通用语言理解、视频生成、语音对话和视觉理解等多个领域已达到国际领先水平。尽管如此，豆包大模型团队认为其发展仍处于早期阶段，类似孩童学语和探索世界的过程，未来潜力巨大。
2024年12月26日，在联想天禧生态伙伴大会上，联想集团宣布与火山引擎建立合作关系。此次合作将火山引擎的豆包大模型技术整合到联想的AI桌面助手如意中，旨在通过豆包大模型的先进算法和数据处理能力，为如意AI桌面助手提供强大的智能支持，从而显著提升用户的交互体验。
2024年12月18日，火山引擎在上海举办的FORCE原动力大会·冬上推出了豆包大模型家族的全新升级版本。同日下午，在“AI Agent引领，实体产业智能化升级”专场论坛中，发布了企业专属AI应用创新平台HiAgent的1.5版本。该版本在敏捷迭代、知识增强和用户交互等方面进行了全面提升，助力企业构建AI原生应用。此外，火山引擎还展示了多个实体产业智能化升级的标杆案例，彰显其技术实力与行业影响力。
近日，随着Sora模型的问世，业界掀起了一场关于视频生成模型是否能够理解物理规律的热烈讨论。著名学者LeCun对这一话题表示赞赏，并在社交媒体上转发了相关讨论。字节跳动的豆包大模型团队对此进行了深入研究，揭示了Sora模型背后的奥秘，进一步推动了该领域的技术进步。
字节跳动的豆包大模型团队近期提出了一种名为超连接（Hyper-Connections）的新技术。该技术是一种改进的残差连接方法，通过动态调整网络中不同层之间的连接权重，有效解决了梯度消失和表示崩溃的问题。在Dense模型和MoE模型的预训练过程中，超连接技术显示出了卓越的性能，能够将模型的收敛速度提高最多80%。
豆包大模型团队与香港大学合作开发了一款名为HybridFlow的RL/RLHF框架。该框架旨在显著提高训练效率，最高可将吞吐量提升20倍，同时简化开发和维护过程。这一创新技术为强化学习和人类反馈强化学习提供了强大的支持，有望在多个领域实现更高效的应用。
豆包大模型团队近日开源了RLHF框架，该框架显著提升了强化学习（RL）的训练和部署效率，最高可将吞吐量提升20倍。强化学习对于提高大型模型的复杂推理能力至关重要，但其复杂的计算流程和现有系统的局限性一直是训练和部署中的主要障碍。RLHF框架通过优化算法和系统设计，有效解决了这些难题，为研究人员和开发者提供了强大的工具。
