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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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字节跳动发布高效预训练长度缩放技术，突破长序列训练瓶颈

字节跳动宣布推出高效预训练长度缩放技术（Efficient Pretraining Length Scaling），通过创新的Parallel Hidden Decoding Transformer(PHD-Transformer)框架，显著提升大语言模型(LLM)在长序列预训练中的效率与性能。据AIbase了解，该技术在保持推理效率的同时，支持高达2048K(2M)的上下文长度训练，解决了传统框

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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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传字节跳动AI眼镜有新动作！ 已和供应商“搭上线”

快科技4月13日消息，近日，有媒体报道，有知情人士透露了字节跳动在AI硬件领域的又一重大布局计划推出自家的AI智能眼镜。据悉，字节跳动自去年起便已启动AI眼镜项目。公司积极招募具备硬件设计经验的工程师加入开发团队，全力攻克技术难题。其中，如何在不显著影响电池续航的情况下，保障眼镜拍摄出高质量的图像和视频，成为亟待解决的关键问题。目前，该产品的核心功能仍处于保密阶段，具体推出时间和销售地区也尚未

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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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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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扣子空间Coze Space正式开启内测 支持 MCP 扩展集成

字节跳动技术团队宣布，其全新 AI 协同办公平台“扣子空间”（Coze Space）正式开启内测。“扣子空间”旨在成为用户与 AI Agent 协同办公的最佳场所，提供从回答问题到解决问题的全方位服务，帮助用户更高效地完成工作。“扣子空间”具有多项创新特点，能够自动分析用户需求并拆解为多个子任务，自主调用工具（如浏览器、代码编辑器等）执行任务，并输出完整的结果报告，如网页、PPT、飞书文档等。此外

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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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字节跳动开源Liquid多模态模型，革新视觉与语言统一生成

人工智能领域迎来一项重大突破。AIbase从社交媒体获悉，字节跳动于近日宣布开源其全新多模态生成模型Liquid，该模型以创新的统一编码方式和单一大语言模型（LLM）架构，实现了视觉理解与生成任务的无缝整合。这一发布不仅展示了字节在多模态AI上的技术雄心，也为全球开发者提供了强大的开源工具。以下是AIbase对Liquid模型的深度解析，探索其技术创新、核心发现及行业影响。Liquid模型亮相:统

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