バイトダンス傘下の豆包大規模言語モデルチームは先日、混合専門家モデル（MoE）アーキテクチャにおける主要なボトルネックを克服し、COMETという名称の重要な最適化技術をオープンソース化したと発表しました。この技術は、大規模言語モデルのトレーニング効率を大幅に向上させ、最大1.7倍の効率向上を実現し、トレーニングコストを40％削減することに成功しました。画像注記：画像はAIによって生成され、画像ライセンス提供サービスMidjourneyを使用しています。COMET技術は、バイトダンスの万規模GPUクラスタトレーニングで実際に適用されており、数百万GPU時間の節約に貢献しています。

中国初のAIネイティブ統合開発環境（AI IDE）Trae国内版が正式にリリースされました。この製品はバイトダンスの技術チームが開発し、開発者に、より効率的でインテリジェントなプログラミング体験を提供することを目指しています。Trae国内版はDoubao-1.5-proを搭載し、フルスペック版DeepSeek R1、V3モデルへの切り替えにも対応しており、プログラミング速度を大幅に向上させ、開発者が複雑な技術的課題に対処するのを支援します。

先日、バイトダンスの技術チームは、開発者向けの新しいAIプログラミング製品であるTrae AI IDEが、来週中国本土市場に正式進出すると発表しました。このIDEは、国内初のAI対応中国語統合開発環境として、中国語開発シーンを深く理解し、開発者へのインテリジェントな協調支援を目指しています。

先日、バイトダンス傘下のAIスマートアシスタントアプリDoubaoは、革新的な機能「写真が動く」を発表しました。この機能は、ユーザーの古い写真を動画化したいというニーズに応えるもので、かつて静止していた瞬間を再び生き生きと蘇らせることを目指しています。この「写真が動く」機能は操作が簡単で、Doubaoアプリを開き、この機能を選択して古い写真をアップロードし、写真の人物や物の動作を記述するだけです。少し待つと、Doubaoアプリは高度なAI技術を利用して、静止画を生き生きとした動画に変換します。

「LatePost」の報道によると、バイトダンス傘下のAI製品「即夢」は、人気のAIツールDeepSeekとの連携を検討しているとのことです。報道では、ユーザーがDeepSeekでより精緻な動画脚本を生成し、それを「即夢」に入力して動画制作を行うワークフローが想定されています。この連携により、ユーザーはより効率的でプロフェッショナルな創作体験を得られるとされています。なお、「即夢」は最近、モバイル部門の責任者に曹大鵬氏を迎えています。曹氏は2023年に大規模言語モデル開発のスタートアップ企業である零一万社に入社していました。

李亮は、「バイトAIチーム大変革」というタイトルの記事に多くの虚偽情報が含まれていると指摘した。記事に記載されている技術副社長の楊震が退職する予定であることや、冯佳時が起業のために離職するという内容は、いずれも誤った情報源に起因している。また、張一鳴が豌豆荚の創設者である王俊煜を訪問したり、上海のモー速空間スタートアップに関する報道も、事実とは一致していない。

複数筋の情報によると、バイトダンスのAI中核部門Seedが急速な戦略調整と人事異動の真っ只中にあるとのこと。 グーグルからバイトダンスに最近合流したAI分野の権威、Gemini開発にも携わったGoogle Fellowの呉永輝博士が、LLMチームとSeed部門の責任者であった朱文佳氏の後任としてSeed部門の新責任者となる見込み。現在、チーム内部では報告ラインの整理と調整が行われている。バイトダンス内部

多くのユーザーの期待の中、バイトダンスのAIプログラミングツールTraeはWin x64版の正式リリースを発表しました。今回のアップデートで、Win x64ユーザーはよりスムーズな操作体験を得られると強調しています。Traeは適応性の高いAI統合開発環境（IDE）として、開発者にとって理想的な選択肢になりつつあります。ユーザーとシームレスに連携し、作業効率を大幅に向上させ、開発プロセスをより簡単で楽しくします。TraeのBuilderモードはその最大の特徴です。

バイトダンスDoubaoの大規模モデルチームは本日、新しいスパースモデルアーキテクチャUltraMemを開発したと発表しました。このアーキテクチャは、MoE（Mixture of Experts）モデル推論における高額なメモリアクセス問題を効果的に解決し、推論速度をMoEと比較して2～6倍向上させ、推論コストを最大83％削減します。この画期的な進歩は、大規模モデルの効率的な推論のための新しい道を切り開きます。UltraMemアーキテクチャは、モデルの性能を維持しながら、MoEアーキテクチャ推論におけるメモリアクセスのボトルネックを解消することに成功しました。実験結果によると、パラメータと活性化条件が同じ場合

一枚の写真から数秒で、その人物が話し、動き、演技をする様子を再現できる、それがバイトダンスが発表したOmniHuman-1の魅力です。最近ネットで話題の人工知能モデルは、高精細な動画を生成することで静止画に命を吹き込み、音声と組み合わせることで口パク、全身の動作、豊かな表情を表現します。従来のディープフェイク技術とは異なり、OmniHuman-1は顔の入れ替えだけに留まらず、全身を完全にアニメーション化することができます。

香港大学とバイトダンスが共同開発した、フローベースの動画生成モデル「Goku」が最近正式に発表されました。このモデルは高度な生成アルゴリズムを利用し、テキストプロンプトに基づいて高品質な動画コンテンツを生成することで、デジタルアート表現の可能性を大きく広げます。Gokuモデルの強力な機能を示すため、研究チームは一連の魅力的な動画サンプルを作成しました。これらのサンプルは、モデルの技術的能力だけでなく、創造的な表現における無限の可能性も示しています。Gokuモデルの特徴は、その高速な生成速度と高画質の画像です。

バイトダンスの研究チームは最近、一枚の写真から人物の会話、歌、自然な動作を示すリアルな動画に変換できるAIシステムOmniHumanを開発しました。この画期的な技術は、デジタルエンターテインメントと通信分野を根本的に変革する可能性を秘めています。OmniHumanは、人物が話す際のジェスチャーや動きを全身で表現した動画を生成でき、これまで顔や上半身しか動かせなかったAIモデルを凌駕しています。この技術の中核は、テキスト、音声、人間の動作など、複数の入力を組み合わせている点にあります。

学術研究において、文献検索は複雑で重要な情報収集タスクです。研究者は、複雑で専門的な知識領域の検索能力を処理し、詳細な研究ニーズを満たす必要があります。しかし、Google Scholarなどの既存の学術検索プラットフォームは、これらの複雑な研究クエリに対処することが困難な場合があります。例えば、UCB法を用いた非定常強化学習に関する専門的なクエリには、より強力な計算と分析能力が必要です。さらに、研究者は文献レビューを行う際に、膨大な量の学術文献を手動で閲覧するのに多くの時間と労力を費やす必要があります。

2024年、AIチャットボットやアート生成ツールへの世界のスマホユーザー支出は驚異の12.7億ドルに達しました。これは過去2年と比較して著しい増加を示しており、チャットボットアプリへの支出は10.7億ドルに上り、AIアシスタントへの強い需要と認知の高まりを示しています。最新の市場レポートによると、ChatGPTはAI生成コンテンツ（AIGC）アプリのダウンロード数と消費において首位を占め、ユーザーの第一選択肢となっています。続いてGoogleのGeminiが…

報道によると、バイトダンスは人工知能（AI）分野の基礎研究への投資を拡大しており、Doubao大規模モデルチームは内部に「Seed Edge」というコードネームのAGI長期研究チームを結成しました。このチームは、より長期的な、不確実性と大胆さを伴うAGI研究課題を探求することを目指しており、バイトダンスのAI分野における戦略的な決意を示しています。伝えられるところによると、「Seed Edge」チームは、推論能力の限界の探求、知覚能力の限界の探求、ソフトとハードの統合による次世代アーキテクチャの探求など、5つの主要な研究方向を既に設定しています。