第五届字节跳动奖学金颁奖典礼近日在北京大钟寺办公区隆重举行。本届奖学金吸引了来自中国和新加坡66所高校的500余名学生报名参与，最终20位优秀学子脱颖而出，分别来自清华大学、北京大学、复旦大学、中国人民大学、华中科技大学、香港大学、新加坡国立大学、南洋理工大学等知名高校。获奖领域涵盖大模型、机器学习、多模态、AI基础设施、机器人、AI for Science、硬件等多个前沿技术方向。
与往届相比，2025年字节跳动奖学金不仅将获奖名额增至20人，更将奖金总额从10万元提升至20万元，其中包含10万元现金奖励和10万元专项学术资源补贴，用于支持获奖学生参加学术会议、科研差旅等学术活动。字节跳动还特别为每位获奖学生的导师提供10万元奖励，以表彰他们在学生成长和科研道路上的辛勤付出。
颁奖典礼上，字节跳动技术副总裁杨震原向获奖师生表示祝贺，并分享了公司在技术领域的探索历程。他鼓励同学们保持耐心与热爱，勇于挑战高难度技术问题，为社会创造更大价值。杨震原以技术爱好者的视角，回顾了自己自2014年加入字节跳动以来的技术探索之路。
他首先介绍了字节跳动在推荐系统领域的技术突破。2014年，公司创始人张一鸣提出用大规模机器学习系统构建推荐系统，以处理图片、文字、视频等多种媒体形式。当时工业界最大规模的机器学习系统是搜索广告中使用的离散逻辑回归（LR）模型，将其应用于推荐系统面临巨大挑战。团队第一版就设定了万亿级特征规模的目标，在系统建模、存储计算、算法优化等方面克服了诸多困难。在优化器选择上，团队同时推进SGD-FTRL和CDN两套方案，最终FTRL方案成功实现稀疏化万亿特征目标，为后续发展奠定了基础。
在科学计算领域，杨震原分享了字节跳动自2020年以来的探索成果。团队认为，从量子力学角度，通过求解薛定谔方程可以模拟世界绝大多数现象，大量模拟产生的数据可指导机器学习进步，形成良性循环。团队在第一性原理计算方面取得多项突破，提出的NNQMC方法在仿真精度和体系范围上达到业界前沿水平，最新成果Scaling Laws with LAVA表明该问题与大模型一样存在Scaling Law，具有巨大实用潜力。在分子动力学领域，团队通过GPU加速DFT计算实现业界领先加速比，开发的分子动力学力场模型在无实验数据预测电解液性质上达到业界最高精度。这些成果已与比亚迪成立联合实验室，探索在电池材料领域的工业落地应用。
在XR技术探索方面，杨震原介绍了字节跳动收购Pico团队后的技术路线调整。2023年，团队决定减少内容和营销投入，转而加大基础技术研发，追求核心体验的质的提升。在清晰度方面，团队与供应商合作定制MicroOLED显示技术，通过导入微透镜提升亮度，解决色亮度均一性问题，最终实现平均PPD40、中心区域超过45的行业领先水平。为解决MR技术挑战，团队全链路自研专用消费电子芯片，将系统延迟控制在12毫秒左右，达到世界顶尖水平。团队还建设了高精度测试系统，开发通用3D重建机制与高精度手势数据采集系统，为虚实融合体验提供技术支撑。
谈到大模型发展，杨震原回顾了公司从2021年至今的探索历程。虽然初期对大语言模型的应用方向判断失误，但公司迅速调整战略，在2022年加大投入，取得显著成果。豆包成为国内最流行的AI对话助手，火山引擎大模型服务位居中国MaaS市场首位。技术上，公司建设的大规模稳定训练系统MegaScale实现超过55%的浮点运算利用率，在模型结构、自研服务器等方面的探索降低了大模型调用成本。对于未来发展方向，杨震原提出两个关键问题：如何提升大模型的学习能力，使其能像人类一样持续学习；如何增强大模型的IO能力，缩小与人类在内容理解和界面操作等方面的差距。他表示，字节跳动将继续在大模型等前沿领域耐心探索，为人类社会贡献力量。
