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字节跳动VP复盘12年发展!剧透明年PICO新品、全自研MR芯片
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2026/1/19 0:48:17 | 【字体:

  火影之木叶智东西11月26日消息,11月24日,字节跳动技术副总裁杨震原在2025字节跳动奖学金颁奖典礼上发表演讲,他透露

  为提升MR技术中虚拟物体和现实世界的融合度,PICO为MR设备全链路自研了专用消费级芯片,2022年6月立项、2024年回片,目前已进入量产,实测显示,芯片系统延迟在12毫秒左右。

  杨震原于2014年加入字节跳动,从最初帮助字节跳动创始人张一鸣搭建新的推荐算法至今已接近12年。他在演讲中回顾了字节跳动几个重要的技术发展节点:

  2014年,他们用大规模机器学习系统来搭建推荐系统,在仅有5个人的情况下,只能选两个人各自负责一套优化器方案;

  2021年收购PICO,2023年因硬件体验不成熟,内部决定减少内容和营销投入,坚定技术投入。从技术成果来看,PICO最终成品目前平均PPD(每度像素数)达到40,中心区域超过45,属于行业领先水平;通过MicroOLED定制提升XR设备清晰度;字节全链路自研的MR头显专用消费级芯片目前进入量产。

  最后是大模型方面,2021年字节内部就有员工训练了大语言模型,但当时他们得到的结论是,大模型目前没什么用。杨震原说,这也说明当时他们很没眼光。

  这也对应了此前PICO被曝产品计划更改、裁员以及计划研发MR设备的消息。

  2023年12月,据外媒The Information报道,PICO计划取消原有PICO 5的研发计划,转而研发高端MR头显,对标苹果Vision Pro。同一时期,PICO还被曝开启裁员、调岗,从2023年年初的1800余人团队,缩减至800余人。

  今年7月,PICO被曝正在研发一款MR设备,计划将数字内容叠加在现实世界视野中,直接对标Meta即将推出的轻量级MR设备。

  2014年,张一鸣想用大规模机器学习系统来搭建推荐系统,解决各种媒体形式,包括图片、文字、视频的推荐,他们计划2014年做到万亿级别的特征规模。

  杨震原提到这背后在优化算法方面的挑战,LR的优化是成熟技术,但不同的方法效率、效果差异巨大。字节内部当时仅5个人,只能选两个人同步负责两套优化器方案,同步进行调研。

  2014年底,字节逐渐引入FM类算法,后来演化成更通用的深度学习体系。如今,其已发现面向模型训练环节的流式更新、较浅层的神经网络算法在推荐中依然有不错的效果。

  字节跳动在第一性原理计算、分子动力学上进行了探索。今年,字节和比亚迪成立了联合实验室,会将高通量自动化实验与科学计算算法结合,探索AI for Science在电池材料领域的工业落地应用。目前,GPU加速DFT计算、力场+分子动力学模拟、预测+设计模型均已投入字节企业合作伙伴进行实际应用。

  2021年,字节收购了PICO团队,开始同步推进两个产品路线,一是以当前的产品形态为主,同时投入资源运营视频、直播等内容,较为激进的营销;二是投资基础技术,追求核心体验上一个大台阶。

  杨震原透露,2023年,其内部决定减少内容和营销投入,更坚定的投入技术路线。这是因为当时产品的硬件体验尚未成熟,无法支撑大规模市场应用。

  杨震原列举了目前PICO探索的几条技术路线,包括XR设备清晰度、MR、交互。

  清晰度方面,他们最终的成品平均PPD(每度像素数)达到40,中心区域超过45。杨震原说,这应该属于行业领先水平。PPD指人眼睛看一个度大概有多少像素,PPD大于30大概可以看文字,40会比较清晰,到60的视觉体验会接近视网膜级清晰度。

  为了提升XR设备的清晰度,2022年PICO和供应商启动了MicroOLED定制,这使得光学显示系统得以进一步缩小,从而让MR头显轻便的同时获得更高的PPI和整体清晰度。

  MR设备需要专用芯片,2022年6月,字节跳动内部立项,全链路自研了一颗MR头显专用的消费电子芯片。芯片于2024年回片,目前已进入量产阶段,各项指标均达到设计要求。

  其实测显示,系统延迟可以做到12毫秒左右,杨震原称,这非常不容易,即便是世界顶尖公司用软件来做,也很难在不明显牺牲画质的前提下把延迟压到25毫秒以内。

  还有交互层面,PICO建设了专业的高精度测试系统、专门的3D重建机制与高精度手势数据采集系统等,以对现实环境做识别等。

  2021年,字节内部就有员工训练了大语言模型,但内部将其用于改进搜索发现效果并没有提升。因此当时他们得到的结论是,大模型目前没什么用。杨震原说,这也说明当时他们很没眼光。

  2022年开始投入至今,豆包已经成为国内最流行的AI对话助手,根据IDC的报告火山引擎是中国MaaS市场的第一名。

  杨震原还分享了他对如何评估是否达到AGI的看法,第一是如何让大模型提高学习能力,第二是IO能力,也是AI和世界交互的能力。

  特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。

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