第五屆字節跳動獎學金頒獎典禮近日在北京大鐘寺辦公區隆重舉行。本屆獎學金吸引了來自中國和新加坡66所高校的500余名學生踴躍報名，最終有20位優秀學子脫穎而出，他們分別來自清華大學、北京大學、復旦大學、中國人民大學、華中科技大學、香港大學、新加坡國立大學和南洋理工大學等知名學府。獲獎領域涵蓋了大模型、機器學習、多模態、AI基礎設施、機器人、AI for Science以及硬件等多個前沿方向。
與往屆相比，2025年字節跳動獎學金不僅增加了獲獎名額，還將獎金額度從10萬元提升至20萬元，其中包括10萬元現金和價值10萬元的專項學術資源補貼，用于支持獲獎學生參加學術會議和科研差旅等。字節跳動還為每位獲獎學生的導師提供10萬元獎勵，以感謝他們在學生成長和科研道路上的辛勤付出。
頒獎典禮上，字節跳動技術副總裁楊震原向獲獎師生表示祝賀，并分享了公司在技術領域的探索歷程。他鼓勵同學們保持耐心和熱情，勇于挑戰高難度的技術問題，為社會創造更大價值。
楊震原回顧了自己在字節跳動近12年的技術生涯。他提到，公司創始人張一鳴在2014年提出用大規模機器學習系統構建推薦系統，以處理圖片、文字和視頻等多種媒體形式的推薦。這一想法極具吸引力，盡管當時工業界最大規模的機器學習系統僅應用于搜索廣告領域，且同時具備大規模軟硬件工程和機器學習經驗的人才稀缺，但團隊仍設定了極具挑戰性的目標：在2014年實現萬億級別的特征規模。
在實現這一目標的過程中，團隊面臨諸多技術難題。例如，在優化算法方面，他們同時探索了SGD-FTRL和CDN兩種方案。盡管CDN項目初期進展順利，但最終未能成功上線，相關研究人員隨后轉向其他機器學習方向，繼續為公司重要業務貢獻力量。而FTRL方案則迅速上線，成功實現了稀疏化萬億特征的目標，并展現出高度的靈活性。
在科學計算領域，字節跳動自2020年起持續投入資源。楊震原解釋道，盡管現實世界復雜多樣，但其底層物理規律卻相對簡潔。理論上，如果計算能力無限，從薛定諤方程中可以解出世界中絕大多數現象。公司在這方面的工作涵蓋了從第一性原理計算到分子動力學的多個層次。例如，在神經網絡量子蒙特卡洛方法領域，字節跳動取得了多項前沿成果，包括提出首個適用于固體體系的NNQMC方法和在二維轉角材料研究上的突破。今年，團隊還將NNQMC技術應用于拓撲絕緣體的研究，這種材料因其獨特的電學性質而備受關注。
在分子動力學方面，字節跳動通過改進正問題和逆問題，顯著提升了仿真精度。團隊開發的GPU加速DFT計算程序實現了業界領先的性能，相比傳統CPU計算程序，速度提升達500至1000倍，算力成本降低一個數量級。團隊還開發了高精度的分子動力學力場模型，用于預測分子和固體體系的性質，其中ByteFF-Pol模型在無實驗數據情況下實現了業界領先的電解液性質預測精度。
字節跳動在硬件領域同樣積極探索。2021年收購Pico團隊后，公司制定了兩條發展路線：一是以現有產品形態為主，加強內容和營銷投入；二是投資基礎技術，追求核心體驗的顯著提升。2023年，公司決定減少內容和營銷投入，更加堅定地投入技術路線。例如，在XR領域，團隊通過定制MicroOLED顯示技術和自研消費電子芯片，顯著提升了產品的清晰度和系統延遲性能。目前，團隊正在開發通用3D重建機制和高精度手勢數據采集系統，以進一步提升虛實融合的交互體驗。
在大模型領域，字節跳動也取得了顯著進展。盡管公司最初對大語言模型的應用價值認識不足，但迅速調整方向后，現已推出中國最受歡迎的AI對話助手豆包，并在火山引擎的大模型服務市場上占據領先地位。技術上，公司建設了大規模穩定訓練系統MegaScale，實現了高效的浮點運算利用率。團隊在模型結構、自研服務器等方面進行探索，降低了大模型的應用成本。
