Pengambilan sekolah ByteDance 2025 bermula, dengan kedudukan R&D meningkat sebanyak 60% berbanding tahun lepas

CapCut, alat penyuntingan video kreatif yang dimiliki oleh ByteDance, mempunyai sejumlah besar pengguna di China, Amerika Syarikat dan Asia Tenggara. Alat ini menyokong platform Android, iOS dan PC Laporan terbaru daripada data.ai, sebuah organisasi penyelidikan pasaran, menunjukkan bahawa pada 11 September 2023, jumlah perbelanjaan pengguna CapCut pada iOS dan Google Play telah melebihi AS$100 juta (nota pada laman web ini: pada masa ini kira-kira 7.28 bilion), berjaya mengatasi Splice (kedudukan No. 1 pada separuh kedua 2022) dan menjadi aplikasi penyuntingan video paling menguntungkan di dunia pada separuh pertama 2023, peningkatan sebanyak 180% berbanding separuh kedua tahun 2022. Sehingga Ogos 2023, 490 juta orang di seluruh dunia menggunakan CapCut melalui telefon iPhone dan Android. da

Laman web ini melaporkan pada 17 Ogos bahawa robot kecerdasan buatan LLM "Doubao" ByteDance kini telah memulakan ujian jemputan berskala kecil Pengguna boleh log masuk melalui nombor telefon mudah alih mereka, Douyin atau Apple ID. Menurut laporan, ByteDance dikatakan telah membangunkan alat AI yang dipanggil "Doubao", yang berdasarkan model Skylark dan menyediakan fungsi seperti robot sembang, pembantu menulis, dan pembantu pembelajaran bahasa Inggeris. Ia boleh menjawab pelbagai soalan dan mengadakan perbualan, membantu orang ramai mendapatkan maklumat. "Doubao" menyokong platform web, platform iOS dan Android, tetapi ia perlu dipasang melalui TestFlight pada platform iOS Menurut perjanjian pengguna laman web rasmi, perisian "Doubao" dan perkhidmatan berkaitan merujuk kepada Beijing Chuntian Zhiyunke

Baru-baru ini, DiffusionModel telah mencapai kemajuan yang ketara dalam bidang penjanaan imej, membawa peluang pembangunan yang belum pernah berlaku sebelum ini kepada tugas penjanaan imej dan penjanaan video. Walaupun hasil yang mengagumkan, sifat denoising berulang pelbagai langkah yang wujud dalam proses inferens model resapan menghasilkan kos pengiraan yang tinggi. Baru-baru ini, satu siri algoritma penyulingan model resapan telah muncul untuk mempercepatkan proses inferens model resapan. Kaedah-kaedah ini secara kasar boleh dibahagikan kepada dua kategori: i) penyulingan pemuliharaan trajektori; ii) penyulingan pembinaan semula trajektori. Walau bagaimanapun, kedua-dua jenis kaedah ini akan dihadkan oleh siling kesan terhad atau perubahan dalam domain output. Untuk menyelesaikan masalah ini, pasukan teknikal ByteDance mencadangkan kaedah konsisten pembahagian trajektori yang dipanggil Hyper-SD.

Pasukan perancangan Genshin Impact telah berubah Sebenarnya, Genshin Impact telah menjadi permainan selama hampir 4 tahun Bagi permainan ini, tidak ada apa-apa kecuali meneroka dunia yang besar tiga hari untuk menyelesaikan cerita utama, dan selebihnya adalah tempoh permulaan , permainan mini yang remeh itu tidak menarik, apatah lagi Summon of the Seven Saints, yang pada dasarnya berhenti selepas kira-kira setengah tahun bermain permainan kad Yu-Gi-Oh selama 4 tahun, tujuh The Holy Summon ini tidak sehebat yang lain, dan strategi orang lain adalah menggunakan nasib Jika dadu tidak bagus pada awalnya, hanya GG. Selepas menunggu selama tiga tahun, pasukan perancangan Genshin Impact akhirnya menyedari bahawa untuk permainan bertahan selama-lamanya, ia perlu sentiasa menyuntik permainan segar ke dalam permainan. Kali ini, Genshin Impact secara terbuka merekrut perancang sistem UGC, perancang tahap dan perancang tempur buat kali pertama. Apa itu UGC? Rekrut dari tuhan asal

1. Pengenalan latar belakang Dalam ByteDance, aplikasi berdasarkan pembelajaran mendalam berkembang di mana-mana Jurutera memberi perhatian kepada kesan model tetapi juga perlu memberi perhatian kepada konsistensi dan prestasi perkhidmatan dalam talian Pada masa awal, ini biasanya memerlukan pakar algoritma dan pakar kejuruteraan untuk bekerjasama dan bekerjasama rapat untuk menyelesaikan Mod ini mempunyai kos yang agak tinggi seperti penyelesaian masalah dan pengesahan perbezaan. Dengan populariti rangka kerja PyTorch/TensorFlow, latihan model pembelajaran mendalam dan penaakulan dalam talian telah disatukan Pembangun hanya perlu memberi perhatian kepada logik algoritma tertentu dan memanggil API Python untuk menyelesaikan proses pengesahan latihan. model boleh disiri dan dieksport dengan mudah, dan kerja penaakulan diselesaikan oleh enjin C++ berprestasi tinggi yang bersatu. Pengalaman pembangun yang dipertingkatkan daripada latihan kepada penggunaan

Menurut berita pada 13 Jun, menurut akaun awam “Volcano Engine” Byte, pembantu kecerdasan buatan Xiaomi “Xiao Ai” telah mencapai kerjasama dengan Volcano Engine Kedua-dua pihak akan mencapai pengalaman interaktif AI yang lebih pintar berdasarkan model besar beanbao . Dilaporkan bahawa model beanbao berskala besar yang dicipta oleh ByteDance boleh memproses sehingga 120 bilion token teks dengan cekap dan menjana 30 juta keping kandungan setiap hari. Xiaomi menggunakan model besar Doubao untuk meningkatkan keupayaan pembelajaran dan penaakulan modelnya sendiri dan mencipta "Xiao Ai Classmate", yang bukan sahaja memahami keperluan pengguna dengan lebih tepat, tetapi juga menyediakan kelajuan tindak balas yang lebih pantas dan perkhidmatan kandungan yang lebih komprehensif. Contohnya, apabila pengguna bertanya tentang konsep saintifik yang kompleks, &ldq

Seed-TTS ialah model penjanaan pertuturan berskala besar yang dikeluarkan baru-baru ini oleh pasukan model ByteDance Doubao. , pertuturan yang dihasilkannya hampir **tidak berbeza** dengan orang sebenar, malah sebutan **kecacatan** boleh dihasilkan, terutamanya dari segi pembelajaran meniru pertuturan manusia, dengan kedua-dua **kesetiaan** dan **kelancaran **. **Prestasi menakjubkan. Sebagai contoh, jika anda memberikan sepotong ucapan kepada Seed-TTS, ia boleh menghasilkan ucapan baharu berdasarkan teks dan membawa ciri bunyi bahan asal. Bahan asal (Prompt): Suara Cina yang dihasilkan oleh Seed-TTS: Tiba-tiba, kedengaran ketawa di sekeliling saya. Saya memandang mereka, meluruskan dada saya dengan semangat yang tinggi, menggoyangkan lengan saya yang sedikit berisi, dan ketawa: "Daging di badan saya adalah untuk menutup pesona saya yang luar biasa, jika tidak.

Baru-baru ini, persidangan kecerdasan buatan antarabangsa teratas AAAI2023 mengumumkan keputusan pemilihan. Kertas teknikal CowClip yang bekerjasama oleh Universiti Nasional Singapura (NUS) dan Pasukan Pembelajaran Mesin ByteDance (AML) telah disenarai pendek untuk Distinguished Papers (Distinguished Papers). CowClip ialah strategi pengoptimuman latihan model yang boleh meningkatkan kelajuan latihan model sebanyak 72 kali pada satu GPU sambil memastikan ketepatan model Kod yang berkaitan kini adalah sumber terbuka. ​Alamat kertas: https://arxiv.org/abs/2204.06240​Alamat sumber terbuka: https://github.com/bytedance/LargeBatchCTR​AAA