在第五屆字節跳動獎學金頒獎典禮上，技術副總裁楊震原分享了公司自2014年以來在技術領域的多項突破性探索。這位加入字節跳動近12年的技術專家，從早期推薦系統搭建到如今大模型研發，始終走在行業前沿。他的分享揭示了這家科技巨頭在多個技術領域的深度布局。
2014年，當工業界主流機器學習系統還停留在搜索廣告領域時，字節跳動就定下了極具挑戰性的目標——構建萬億級特征規模的推薦系統。這個決定在當時面臨多重困難：既懂大規模軟硬件工程又精通機器學習的人才稀缺，硬件成本高昂讓許多企業望而卻步。團隊通過創新系統建模、優化存儲計算架構、改進算法，最終在年底引入FM類算法并演進為深度學習體系。值得關注的是，該系統從上線首日就采用流式訓練模式，這種設計至今在推薦算法中仍保持著優異表現，其效果可能與近似RNN的實現方式有關。
2020年開啟的科學計算探索，展現了字節跳動的技術遠見。團隊在第一性原理計算領域持續投入，基于神經網絡量子蒙特卡洛方法（NNQMC）的研究取得突破。通過用神經網絡表示波函數并進行能量優化，相關研究在仿真精度上達到行業領先水平。2021年后的多項成果顯示，其仿真體系在電子數量和精度上均表現優異，最新發現的Scaling Laws現象表明增加參數可持續提升精度，這為實用化突破帶來可能。在分子動力學領域，團隊開發的GPU加速程序使計算速度提升500-1000倍，與比亞迪成立的聯合實驗室正推動這些技術在電池材料領域的工業化應用。
XR技術布局方面，字節跳動展現出獨特的發展路徑。2021年收購Pico后，公司采取雙軌策略：既維持現有產品形態的內容運營，又持續投入基礎技術研發。2023年戰略調整后，技術投入力度反而加大，重點突破顯示清晰度和空間計算兩大難題。通過定制MicroOLED顯示技術，單眼4K分辨率得以實現；自主研發的消費電子芯片使系統延遲降至12毫秒，達到行業頂尖水平。為解決虛實融合的識別精度問題，團隊還建設了專業測試系統，為算法訓練提供高精度數據支撐。
大模型領域，字節跳動憑借早期積累形成獨特優勢。2021年啟動研發后，公司自研的MegaScale訓練系統實現55%以上的浮點運算利用率，遠超主流開源框架。通過優化模型結構和服務器設計，火山引擎提供的模型服務成本打破行業下限，同時保持盈利能力。當前技術團隊正聚焦兩大核心問題：一是提升模型持續學習能力，使其能像人類一樣通過交互不斷進化；二是增強輸入輸出能力，縮小在內容理解和界面操作等方面與人類的差距。這些探索或將重新定義人工智能的發展方向。
