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ByteDance Seed Papers

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8 条AI 相关新闻 · 最新在前
8月18日周二
  1. ByteDance Seed Papers47

    字节 Seed 论文提出 Chain-of-Experience:让 LLM 在测试时从经验中持续改进

    字节 Seed 论文提出 Chain-of-Experience(CoE),让 LLM 在测试时通过迭代交互积累经验痕迹,形成超越零样本推理的持续改进循环。研究在数学、编程和知识任务上评测 GPT-5、Gemini-2.5 Pro、Claude-4.5 Sonnet 等 8 个模型,仅靠自我反馈即可带来 5.6% 的整体提升,并将 API 成本降低 19%。

8月12日周三
8月6日周四
7月23日周四
  1. ByteDance Seed Papers44

    字节 Seed 提出 Experience Distillation:让 AI 智能体免环境交互内化交互经验

    字节 Seed 提出 Experience Distillation,可将 AI 智能体的交互历史蒸馏进模型权重,且无需额外环境交互。在 749 个软件工程任务和 6 款文字冒险游戏上,该方法保留至少 64.8% 的上下文学习收益,而直接监督微调仅恢复 3.8%。结合上下文学习,它以至少 9.6 倍更少的环境样本追平经典强化学习基线。

7月6日周一
7月1日周三
6月30日周二
6月19日周五
  1. ByteDance Seed Papers44

    ByteCRN:面向可扩展化学反应网络探索的统一生成式框架

    字节提出端到端框架 ByteCRN,用生成式 rectified flow 架构同时完成过渡态生成与反应验证,替代传统工作流中最昂贵的过渡态搜索和 IRC 验证步骤。该框架相比传统工作流提速 10–100 倍,并在网络尺度上剪除约 70–90% 的枚举反应。ByteCRN 已用于发现涉及 cyanoacetaldehyde 的新路径,并成功建模 γ-ketohydroperoxide 网络。