何恺明和字节Seed跳到同一条河流：连续扩散语言模型的范式转移
文章深度解读了2026年5月何恺明MIT团队与字节Seed团队前后发布的两篇论文（ELF与Cola DLM）。两者殊途同归，挑战了主流的自回归（AR）生成范式，主张将语言模型的生成过程从“离散Token预测”转变为“连续空间的潜变量扩散”。这种“先思考后落字”的铅笔模式，不仅提升了效率与效果，更可能引发LLM底层架构、评估标准及多模态统一范式的新一轮变革。
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9 篇张一鸣十年识人：拉开人与人差距的5种特质
本文探讨了张一鸣总结的拉开人与人差距的五种核心特质：保持好奇心与主动学习、对不确定性保持乐观、不甘于平庸、不傲娇并延迟满足感，以及对重要事情的判断力。文章指出，正是这些非学历、非背景的内在素质，在时间的复利下造成了巨大的发展差异。
离职字节后，北大教授泼了盆冷水：中国AI的真实差距，可能正在拉大
北大教授、前字节跳动算法专家张驰分析中美AI现状。他指出国内大模型存在“应试刷榜”、基础算力设施薄弱、高质量数据飞轮断裂等问题。因国产模型体验差距，顶尖开发者纷纷流失至美国产品，导致数据反馈闭环恶化；过度依赖模型“蒸馏”也限制了原创能力。尽管在硬件和具身智能领域尚存优势，但在纯软件领域的整体差距恐将持续扩大。
火山方舟 vs 阿里百炼｜Coding Plan 实测对比报告
本文对比了字节火山方舟与阿里百炼两大平台的 Coding Plan API 服务性能。通过 270 次请求测试，从响应速度、吞吐量（TTS）和稳定性三个维度，对包括 GLM、Kimi、DeepSeek 等主力模型进行了评估。结果显示，对于相同的旧版本模型，阿里百炼在速度上完胜；而字节方舟在模型更新速度（如 k2.6）和覆盖广度上更具优势。
深度扩展视角：Looped LLM 与 Claude Mythos 架构解析
本文深入探讨了 Looped LLM（循环大语言模型）的演进及其在 Claude Mythos 中的潜在应用。作者从字节跳动实习期间的研究出发，分析了循环架构在多跳推理任务上的优势，并指出 Anthropic 新发布的 Mythos 在 GraphWalk BFS 基准上的异常提升可能与底层状态跟踪能力有关。文章进一步探讨了将 Looped LLM 扩展至大规模应用时面临的“三道门槛”：深度稳定性（借鉴 RNN/SSM 理论解决梯度问题）、推理效率（结合 Diffusion Forcing 和 YOCO 优化并行度）以及单位 FLOPs 的有效性，强调了在算力预算有限时架构选择的重要性。
Seedance 2.0 全步骤详解与进阶技巧
本文详细介绍了字节跳动旗下 AI 视频模型 Seedance 2.0 在 Higgsfield 平台上的使用方法。作者分享了如何利用该模型的全域参考系统，通过图像、视频和音频的组合输入，实现对视频风格、动作和人物的精准控制。文章涵盖了从创建逼真初始图像、生成高质量语音，到利用时间戳方法编写具体指令、绕过字符限制以及通过扩展功能保持视频连贯性的完整工作流程。
从极客玩具到人人可用的小龙虾：扣子 2.5 体验
本文是对字节跳动扣子 2.5 的深度体验评测。文章详细介绍了新版本在日历任务管理、文件管理、CLI 命令行工具、云电脑与云手机（支持 App 自动化）、视频创作及全栈编程等方面的功能更新。作者认为扣子 2.5 通过将复杂的技术底层封装，实现了自然语言驱动的高效工作流，是目前国内体验最好、功能整合最完善的 AI 应用开发平台。
炸裂！Seedance 2.0 免费用！全网第一只接入的开源龙虾，效果离谱
文章介绍了开源客户端 nexu（开源龙虾）作为全球首批接入字节跳动 Seedance 2.0 模型的工具，允许用户通过微信、飞书等聊天软件直接生成高质量 AI 视频。用户无需代码即可快速生成 2K 电影画质视频，文章提供了详细的安装配置教程及免费额度的领取方式，并展示了 nexu 作为全能 Agent 的其他强大功能。
豆包2.0发布：Seed 2.0 Code实测与Trae组合技
字节跳动发布了豆包Seed 2.0系列模型，重点介绍了Seed 2.0 Code在编程场景的应用。该模型在Agent能力、视觉理解及前端开发上均有显著提升，且支持多模态。作者通过Trae IDE实测了该模型在开发桌面宠物、后端重构及视频生成任务中的表现，认为其速度快、全栈能力强。文章还提出了利用GLM-5做规划配合Seed 2.0 Code进行代码开发的高效工作流。