在第五届字节跳动奖学金颁奖典礼上，技术副总裁杨震原分享了公司自2014年以来在技术领域的多项突破性探索。这位加入字节跳动近12年的技术专家，从早期推荐系统搭建到如今大模型研发，始终走在行业前沿。他的分享揭示了这家科技巨头在多个技术领域的深度布局。
2014年，当工业界主流机器学习系统还停留在搜索广告领域时，字节跳动就定下了极具挑战性的目标——构建万亿级特征规模的推荐系统。这个决定在当时面临多重困难：既懂大规模软硬件工程又精通机器学习的人才稀缺，硬件成本高昂让许多企业望而却步。团队通过创新系统建模、优化存储计算架构、改进算法，最终在年底引入FM类算法并演进为深度学习体系。值得关注的是，该系统从上线首日就采用流式训练模式，这种设计至今在推荐算法中仍保持着优异表现，其效果可能与近似RNN的实现方式有关。
2020年开启的科学计算探索，展现了字节跳动的技术远见。团队在第一性原理计算领域持续投入，基于神经网络量子蒙特卡洛方法（NNQMC）的研究取得突破。通过用神经网络表示波函数并进行能量优化，相关研究在仿真精度上达到行业领先水平。2021年后的多项成果显示，其仿真体系在电子数量和精度上均表现优异，最新发现的Scaling Laws现象表明增加参数可持续提升精度，这为实用化突破带来可能。在分子动力学领域，团队开发的GPU加速程序使计算速度提升500-1000倍，与比亚迪成立的联合实验室正推动这些技术在电池材料领域的工业化应用。
XR技术布局方面，字节跳动展现出独特的发展路径。2021年收购Pico后，公司采取双轨策略：既维持现有产品形态的内容运营，又持续投入基础技术研发。2023年战略调整后，技术投入力度反而加大，重点突破显示清晰度和空间计算两大难题。通过定制MicroOLED显示技术，单眼4K分辨率得以实现；自主研发的消费电子芯片使系统延迟降至12毫秒，达到行业顶尖水平。为解决虚实融合的识别精度问题，团队还建设了专业测试系统，为算法训练提供高精度数据支撑。
大模型领域，字节跳动凭借早期积累形成独特优势。2021年启动研发后，公司自研的MegaScale训练系统实现55%以上的浮点运算利用率，远超主流开源框架。通过优化模型结构和服务器设计，火山引擎提供的模型服务成本打破行业下限，同时保持盈利能力。当前技术团队正聚焦两大核心问题：一是提升模型持续学习能力，使其能像人类一样通过交互不断进化；二是增强输入输出能力，缩小在内容理解和界面操作等方面与人类的差距。这些探索或将重新定义人工智能的发展方向。
