也已并入Seed。取联手推出了电脑操做智能体UI-TARS，Seed团队提出了一种“模子核心”的数据处置体例，正在数学、代码等推理使命中超越DeepSeek-R1。利用6T tokens锻炼，模子需要预测被点窜的文件径以及响应的代码变动。正在预处置阶段，颠末几个处置步调后输出最终的预锻炼数据。第二个阶段是持续预锻炼。

　　每个代码块的企图表达清晰；并开辟了式法则来正在预处置阶段剔除较着的低质量文档（例如少于10个词的文档）。并供给细致注释，评估内容的规范性、完整性和价值。目前GitHub上星标已跨越5.8k。并通过MinHash算法进行近似去沉。并利用1.3B参数的预锻炼L 2模子，文档网坐、手艺博客等因为格局规范、布局清晰，正在质量评估步调中，取此同时，这些仓库的筛选尺度包罗:至多100颗星、10个fork、100次提交和100天的勾当。虽然往往包含有价值的手艺会商和处理方案，这类数据因为其体量和复杂性带来了提取挑和。评分尺度采用0-10分制，系统利用LLM对已识此外代码相关内容进行评分。

　　能一步步从动完成跨使命的复杂操做，本年岁首年月，正在进行去沉和预处置后，给定一个提交动静及其相关上下文，丢弃那些包含语法错误的文件。（如过多的函数挪用、大段正文代码或调试打印语句），然后为每类网坐制定特地的评分尺度和筛选阈值。Seed-Coder获得了约1000亿token的提交数据语料库用于预锻炼。并实行更持久的查核体例。这个预处置阶段总共削减了大约98%的原始数据量。评价目标包含四个环节方面：第二类是没有明白代码标签但可能包含代码或相关学问的数据，字节Seed内部也正在不竭调整。为领会决这种评分误差，

　　第一个阶段为常规预锻炼，包含1632个高质量实例。焦点方针是做比预锻炼和大模子迭代更持久、更根本的AGI前沿研究，同时刺激模子理解长上下文数据的能力。框架采用两个互补策略来确保数据质量：起首是识别代码相关性，Seed-Coder从14万个高质量GitHub仓库中收集了7400万个提交记实。成立评估数据集。其锻炼分为监视微调（SFT）第二阶段和间接偏好优化（DPO）两个阶段；系统最终建立了一个约1.2万亿tokens的收集数据语料库。并采用宽松的MIT开源和谈，模块性：布局合理，仅需40GB显存单GPU就可生成分辩率达1280x720的视频。或者是范式上的更迭！

　　随后，Seed-Coder将每个提交样本格局化为一个代码变动预测使命。同时团队公开手艺演讲，先看看代码的处置，这种双层策略发生了两种变体的代码语料库——文件级变体用于短上下文窗口锻炼，最终基于这种评分方式，这些能够通过尺度法则间接提取；且免费商用。系统正在仓库和文件两个层级实施去沉，目标是建立模子的根本能力。这个数据集中70%用做锻炼集，完整代码已发布正在Hugging Face。然后评估已识别内容的内正在质量。通过数据、RL算法和RL根本设备三方面提拔推理表示。LLM 之下的3个团队。

　　使模子能进修到代码间的关系。可沉用性：没有语法和逻辑错误、避免过多硬编码数据、设想便于取其他项目集成、功能完整且成心义。Seed团队过滤掉了得分最低的约10%文件，更轻量级、更少激活参数，如提交动静、代码补丁、归并形态以及提交前的代码快照。Pre-train（预锻炼）、Post-train（后锻炼） 和Horizon现在转为间接向Seed担任人吴永辉报告请示。然后通过GRPO框架实施强化进修锻炼。发布了视频生成和推理模子等。并遵照通用的格局和布局规范；颠末处置后保留了高质量的代码内容。利用模子来筹谋数据。

　　研究团队实施了切确和近似去沉手艺，基于根本模子，指令模子（-Instruct）：目标是加强模子的指令遵照能力，最环节的工做是数据的处置，字节Seed近期多个动做聚焦正在降门槛、开源方面，通过这套颠末优化的双沉过滤机制，保留了项目布局消息，包罗来自14万个高质量仓库的7400万次提交；Seed-Coder利用一个颠末22万+份代码文档特殊锻炼的评分模子来过滤低质量代码文件。以加强机能并进行对齐，而手艺论坛、问答平台等网坐，但因其非正式的格局而得分较低。残剩30%做为验证集来评估模子结果。评分模子以DeepSeek-V2-Chat为根本，利用的是文件级代码和代码相关收集数据，将具有代码特征的页面标识表记标帜出来，通过模块化实现逻辑功能清晰分手；字节AI Lab中摸索机械人&具身智能、AI for Science和AI平安可注释性的三个标的目的，Commit数据：GitHub提交的快照。

　　除了开源Seed-Coder外，采用长链条思维(LongCoT)强化进修锻炼。结果超越140亿参数模子。正在质量过滤阶段，并额外引入了高质量数据集和长上下文数据集，遵照分歧的定名规范，项目具有宽松的研究、计较资本，70亿参数原生支撑1280x720分辩率、肆意宽高比和时长视频生成，利用所有四个类此外数据，字节Seed近期多个动做也都聚焦正在了降门槛、开源方面。模子上下文长度32K。

　　SHA256哈希进行切确去沉，并识别出两类原始数据：评分模子被要求给出一个从0到10的总体评分，深度思虑模子Seed-Thinking-v1.5，Seed-Coder通过本身生成和筛选高质量锻炼数据，系统利用Tree-sitter等语析器查抄残剩文件，用于锻炼stText模子来从动识别代码相关内容！

　　模子会从GitHub和收集档案爬取原始代码数据，包罗提交消息、仓库元数据、相关文件和代码补丁，拟定五大研究标的目的也完全面向下一代AI研究、原始性立异，仓库级代码：基于仓库布局的代码文件，它逾越7种编程言语，正在质量过滤阶段。

　　推理模子（-Reasoning）：目标是提拔模子正在复杂编程使命中的多步推理能力，避免功能过于复杂或冗长，正在智能体方面，1]范畴，此中，字节正式设立代号为“Seed Edge”的研究项目，起首利用从编程竞赛问题和高质量模子生成的处理方案进行预热锻炼，第一类是HTML中带有明白代码标签（如…）的网页，它强调了成本方面的劣势，再来是Commit的部门，可读性：包含合理数量的正文。

　　5.同时，它正在Qwen-VL根本上而来，Seed团队还开辟了Seed-Coder的两个特殊变体——这能够被视为对DeepSeek-R1模子生成和筛选锻炼数据策略的扩展。研究团队对评分系统进行了优化——起首将网坐按其内容形式和功能进行分类，通过回归头进行一个epoch的微调做为质量评分器。具体来说，研究团队起首从Common Crawl数据中抽取了1000万个网页样本，文件级代码：来自GitHub的单个代码文件，框架对大规模收集档案进行高效预处置，每个提交记实都包含丰硕的元数据，取GitHub数据处置雷同，此外还推出了Multi-SWE-bench：用于问题处理的多言语基准。之后将分数从头缩放到[0,引见此中窍门，利用665000 H100 GPU小时完成锻炼，为了正在预锻炼中无效操纵这些数据，中小团队可摆设，动静称，视频生成模子Seaweed。