字节跳动技术全景：从推荐算法到AI4S与大模型的深度演进

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推荐系统的进化：从大规模机器学习到深度学习

早在2014年，当大多数公司还在犹豫是否投入高昂成本进行大规模计算时，字节跳动已经确立了激进的技术目标：构建万亿（T）级别特征规模的机器学习系统。杨震原的回顾揭示了字节跳动在推荐算法领域的早期野心。

当时工业界的主流是搜索广告中使用的离散LR（逻辑回归），但将其应用于全媒体形式的推荐系统是一项巨大挑战。字节跳动技术团队在只有5人的情况下，并行探索了SGD-FTRL和CDN（Coordinate Descent Newton）两套优化方案。最终，FTRL方案胜出，成功实现了稀疏化万亿特征的目标，并确立了Streaming Training（流式训练）的系统架构。这一架构演进至今日，已发展为更通用的Deep Learning体系，证明了较浅层神经网络在流式更新中依然具有极高的实战价值，这也为后续人工智能在内容分发领域的应用奠定了坚实基础。

AI for Science：用算法模拟物理世界的底层规律

随着线上数据的挖掘逐渐触达瓶颈，字节跳动在2020年将目光投向了更广阔的领域——科学计算（AI for Science）。这是一个将AI能力从数字世界延伸至物理世界的关键跨越。

杨震原在分享中指出，物理世界的底层规律极其简洁，例如薛定谔方程可以描述绝大部分现象。字节跳动在这个方向的探索主要集中在两个维度：

第一性原理计算：利用神经网络拟合多电子波函数（NNQMC）。字节跳动在该领域已取得业界领先成果，发现科学计算同样遵循Scaling Laws（缩放定律），即参数越多，仿真精度越高。其最新的DeepSolid方法更是首次将NNQMC应用于固体体系。

分子动力学（MD）：通过GPU加速DFT（密度泛函理论）计算，实现了相比传统CPU计算数个数量级的成本降低。

这些不仅仅是实验室里的理论，字节跳动已与比亚迪成立联合实验室，利用AI预测电池材料性质，探索AI变现在工业场景的落地。

Pico与XR探索：从内容营销回归硬核技术

2021年收购Pico后，字节跳动经历了一次战略调整。从最初激进的内容营销，转变为更坚定地投入基础技术研发。杨震原坦言，XR要成为下一代通用计算平台，必须在核心体验上跨上新台阶。

视觉清晰度：为了解决VR头显“看不清字”的痛点，字节跳动定制了MicroOLED屏幕，目标是将PPI提升至近4000（约为iPhone 17 Pro Max的9倍），最终实现了中心区域PPD（每度像素数）超过45的行业领先水平。

混合现实（MR）与芯片自研：为了解决MR场景下的高计算量和低延迟问题，字节跳动全链路自研了一颗头显专用芯片。该芯片已于2024年量产，成功将系统延迟控制在12毫秒左右，这在业界是一个极具挑战性的指标。

大模型时代：基础设施与AGI的思考

面对2023年爆发的大模型浪潮，字节跳动虽然在早期对BERT模型的判断上有所迟疑，但迅速调整并在2022年全力投入。如今，其推出的“豆包”已成为中国最流行的AI对话助手之一，火山引擎的MaaS（Model as a Service）服务也占据了市场领先地位。

在技术层面，字节跳动展现了其强大的Infra（基础设施）能力。其大规模训练系统MegaScale实现了超过55%的MFU（浮点运算利用率），远超主流开源框架。这种高效的训练体系使得字节跳动能够打破业界价格下限，提供高性价比的API服务。

关于未来的AGI（通用人工智能），杨震原提出了独特的见解： * 持续学习能力：目前的LLM大多处于“训练-推理”的分离状态，缺乏像人类一样持续在上下文中学习进化的能力。 * IO与交互能力：虽然AI在生成内容上表现出色，但在理解复杂现实世界、进行界面操作等方面仍有巨大提升空间。

结语

从推荐算法的极致优化，到AI4S探索物理规律，再到Pico的硬件突围和大模型的全面布局，字节跳动的技术探索之路清晰地展示了一家科技巨头如何通过持续的技术积累来拓展业务边界。对于关注AI新闻和人工智能发展的从业者而言，这不仅是字节跳动的成长史，更是AI技术从软件走向硬件、从数字走向物理世界的缩影。未来，随着大模型学习能力的提升和硬件技术的突破，我们有理由期待更多变革性的创新。

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