在第五屆字節(jié)跳動獎學(xué)金頒獎典禮上，字節(jié)跳動技術(shù)副總裁楊震原分享了公司自2014年起在技術(shù)領(lǐng)域的探索歷程。作為技術(shù)愛好者，楊震原自2014年加入字節(jié)跳動后，從搭建推薦系統(tǒng)起步，參與了多項關(guān)鍵技術(shù)突破，逐步推動公司技術(shù)體系的發(fā)展。

2014年，字節(jié)跳動在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域設(shè)定了極具挑戰(zhàn)的目標：實現(xiàn)萬億級特征規(guī)模。當時，工業(yè)界最大規(guī)模的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是搜索廣告中的離散邏輯回歸模型，而將其應(yīng)用于推薦系統(tǒng)面臨諸多難題，包括軟硬件工程與機器學(xué)習(xí)的交叉人才稀缺，以及高硬件成本投入的顧慮。團隊通過優(yōu)化系統(tǒng)建模、存儲計算架構(gòu)和算法設(shè)計，最終在年底引入FM類算法，并逐步構(gòu)建起基于深度學(xué)習(xí)的通用體系。這一系統(tǒng)從上線之初便采用流式訓(xùn)練模式，至今仍被證明在推薦場景中具有高效性。

2021年，字節(jié)跳動通過收購Pico團隊布局XR技術(shù)，并制定雙路線戰(zhàn)略：一方面持續(xù)運營視頻、直播等內(nèi)容生態(tài)，另一方面加大基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)投入。2023年，公司調(diào)整策略，聚焦技術(shù)突破，減少內(nèi)容營銷投入。針對XR設(shè)備清晰度問題，團隊與供應(yīng)商合作定制MicroOLED顯示技術(shù)，通過微透鏡陣列優(yōu)化亮度與色均勻性，實現(xiàn)單眼4K分辨率與輕量化設(shè)計。在運動追蹤（MR）領(lǐng)域，團隊自研專用芯片，將系統(tǒng)延遲壓縮至12毫秒，顯著優(yōu)于行業(yè)平均水平。公司還構(gòu)建了高精度測試系統(tǒng)，以支撐虛實融合場景的識別與交互需求。

2023年，大模型技術(shù)成為字節(jié)跳動技術(shù)布局的核心方向之一。盡管公司早在2021年已開展相關(guān)研究，但直至ChatGPT引發(fā)全球關(guān)注后，才加速商業(yè)化進程。目前，其AI對話助手“豆包”已成為國內(nèi)用戶規(guī)模最大的產(chǎn)品，火山引擎的大模型服務(wù)也占據(jù)中國MaaS市場首位。技術(shù)層面，公司依托早期積累的基建優(yōu)勢，構(gòu)建了高效訓(xùn)練系統(tǒng)MegaScale，浮點運算利用率（MFU）超越主流開源框架1.3倍。通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與自研服務(wù)器，公司成功降低大模型服務(wù)成本，在保持毛利率的同時打破行業(yè)價格底線。

楊震原指出，當前大模型能力存在顯著不均衡性：例如在數(shù)學(xué)競賽中表現(xiàn)超越99.9%人類，卻難以勝任初中生水平的電話客服工作。這一差距源于模型學(xué)習(xí)機制與人類本質(zhì)差異——現(xiàn)有模型訓(xùn)練與推理階段分離，部署后僅能通過上下文學(xué)習(xí)，而人類具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力并可利用社會環(huán)境反饋。模型在交互能力（IO）上仍與人類存在差距，尤其在內(nèi)容理解與界面操作等基礎(chǔ)領(lǐng)域。這些挑戰(zhàn)將成為技術(shù)團隊未來探索的重點方向。