字节跳动启动AGI长期研究计划，初步确定五大研究方向|界面新闻 · 科技

界面新闻记者 | 宋佳楠

字节跳动在AI领域的布局不仅越来越深入，也开始偏向长期主义 。

1月23日 ，据晚点报道
，字节跳动豆包大模型团队日前正式设立了一个代号为“Seed Edge ”的研究项目，鼓励项目成员探索更长周期 、不确定的和大胆的AGI研究课题
。

接近字节的知情人士透露 ，Seed Edge的目标是探索AGI的新方法，代号名中“Seed
”即豆包大模型团队名称
，“Edge”代表最前沿的AGI探索。Seed Edge鼓励跨模态
、跨团队合作，为项目成员提供宽松的研究环境 ，实行采用更长周期的考核方式
，以保障挑战真正颠覆性的AGI课题 。同时，Seed Edge也将得到单独的算力资源保障。

报道称 ，该项目已初步确定了五大研究方向
，包括探索推理能力的边界、探索感知能力的边界 、探索软硬一体的下一代模型设计、探索下一代AI学习范式
、探索下一个scaling方向
。

AGI即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指的是具备与人类同等智能水平 ，可以在各种不同的任务和环境中表现出类似人类的智能行为的人工智能系统。它能够理解、学习和应用知识
，进行推理 、解决问题
、做出决策、进行自然语言交流 、感知和理解世界等，并且可以在多个领域和任务中灵活地适应和表现出色 ，而不仅仅局限于特定的单一任务 。

目前的人工智能技术大多是弱人工智能 ，只能在特定领域或任务中表现出色，而AGI则追求更广泛的智能能力和通用性
。AGI的实现是人工智能领域的一个重要目标和挑战
，吸引着众多研究者和科技公司不断投入和探索。

不过，AGI研究通常需要大量的资金投入以及跨学科人才 ，也需要处理海量数据和进行复杂的模型训练
，花大量时间进行实验和改进 。这也意味着，实现AI研究人员所向往的AGI理想是一个长期过程 ，需要研究者和相关机构持续投入时间和精力
。

为此
，报道认为字节跳动需跳出既有方法论和惯性，能够容忍更长反馈周期和不确定结果 ，变得“慢 ”下来。

该公司在人才储备方面已多有动作 。去年5月
，豆包大模型团队启动了“Top Seed人才计划”，主要面向在校和应届博士生招揽顶尖的AI研究人才 ，共同挑战世界级AI课题
。该团队过去几个月有57篇论文入选ICLR
、CVPR、NeurIPS等国际顶级会议
，还发布了下载量超百万的开源项目及GitHub上的热门项目。

若“Seed Edge
”计划得以长期实施，有望带动AI行业研究从短期布局逐步转向长短并进 ，进一步缩小与国际先进水平的差距 。