Бывший ключевой сотрудник Qwen Ю Бовэн присоединился к команде Seed компании ByteDance
Согласно сообщениям, после ухода Линь Цзюньяна, руководителя отдела технологий крупных моделей в лаборатории Tongyi Lab компании Alibaba, Ю Бовэнь, бывший руководитель отдела дообучения модели Qwen (Qianwen), недавно официально присоединился к ByteDance. Он возглавит работу по дообучению визуальной модели команды Seed и проекты в области мультимодального взаимодействия. Хотя ByteDance не выпустила официального заявления, несколько источников подтверждают, что этот шаг является частью более широкой реструктуризации лаборатории Tongyi Lab компании Alibaba, начавшейся в начале марта.

В ходе этой реструктуризации была расформирована ранее вертикально интегрированная команда Qwen и реорганизована в параллельные модули, специализирующиеся на предварительном обучении, постобучении и мультимодальной обработке. Этот сдвиг привел к уходу нескольких ключевых технических сотрудников, включая Ю Бовена, Кайсина Ли (основного разработчика Qwen3.5/VL) и Хуэй Бинюаня, который ранее присоединился к Meta. Ю Бовэн, признанный технический эксперт и «звезда Alibaba», сыграл ведущую роль в разработке серии чат-моделей Qwen и обладает глубокими знаниями в таких областях, как мультимодальное выравнивание.
Команда Seed в ByteDance, которая сейчас находится под руководством доктора У Юнхуэя — бывшего вице-президента по исследованиям в Google DeepMind, присоединившегося к компании в феврале 2025 года, — подчиняется непосредственно генеральному директору Лян Рубо. Команда уже разработала серию базовых моделей Seed 2.0 и модель генерации видео Seedance 2.0. По мере обострения глобальной конкуренции в сфере крупных моделей, при этом особое внимание уделяется мультимодальным возможностям и способностям визуального понимания, привлечение ByteDance ключевых специалистов из Tongyi подчеркивает стратегический приоритет, который ведущие компании отдают технологиям послеобучения. Этот шаг также сигнализирует о том, что мобильность талантов в китайской индустрии крупных моделей ускоряет фундаментальное преобразование ландшафта базовых технологий.
Связанная статья
Стартап при поддержке Марка Бениоффа стремится решить проблемы внедрения ИИ
Крупные предприятия сталкиваются с такими масштабными вызовами при развертывании надежных инструментов искусственного интеллекта, что появляются целые команды инженеров, внедряемых непосредственно в клиентские компании (forward-deployed engineers) —
AliVideo представляет Wan3.0, обеспечивающий генерацию сверхдлинных видео и многомерную согласованность
24 августа Alibaba представила Wan3.0, свою новейшую большую модель для генерации видео. Этот выпуск представляет собой значительный скачок в развитии видеотехнологий Alibaba, обеспечивая существенные улучшения в продолжительности, универсальном созд
MiniMax Large Model Mispronounces Names - Xiyu Technology: Insufficient Training After Specific Tokens
Недавно компания MiniMax опубликовала технический отчет, в котором подробно объясняется, почему её модели серии M2 испытывали трудности с точной генерацией конкретных имён, таких как «Ма Цзяци». Эта очевидная ошибка выявляет системный недостаток в те
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Согласно сообщениям, после ухода Линь Цзюньяна, руководителя отдела технологий крупных моделей в лаборатории Tongyi Lab компании Alibaba, Ю Бовэнь, бывший руководитель отдела дообучения модели Qwen (Qianwen), недавно официально присоединился к ByteDance. Он возглавит работу по дообучению визуальной модели команды Seed и проекты в области мультимодального взаимодействия. Хотя ByteDance не выпустила официального заявления, несколько источников подтверждают, что этот шаг является частью более широкой реструктуризации лаборатории Tongyi Lab компании Alibaba, начавшейся в начале марта.

В ходе этой реструктуризации была расформирована ранее вертикально интегрированная команда Qwen и реорганизована в параллельные модули, специализирующиеся на предварительном обучении, постобучении и мультимодальной обработке. Этот сдвиг привел к уходу нескольких ключевых технических сотрудников, включая Ю Бовена, Кайсина Ли (основного разработчика Qwen3.5/VL) и Хуэй Бинюаня, который ранее присоединился к Meta. Ю Бовэн, признанный технический эксперт и «звезда Alibaba», сыграл ведущую роль в разработке серии чат-моделей Qwen и обладает глубокими знаниями в таких областях, как мультимодальное выравнивание.
Команда Seed в ByteDance, которая сейчас находится под руководством доктора У Юнхуэя — бывшего вице-президента по исследованиям в Google DeepMind, присоединившегося к компании в феврале 2025 года, — подчиняется непосредственно генеральному директору Лян Рубо. Команда уже разработала серию базовых моделей Seed 2.0 и модель генерации видео Seedance 2.0. По мере обострения глобальной конкуренции в сфере крупных моделей, при этом особое внимание уделяется мультимодальным возможностям и способностям визуального понимания, привлечение ByteDance ключевых специалистов из Tongyi подчеркивает стратегический приоритет, который ведущие компании отдают технологиям послеобучения. Этот шаг также сигнализирует о том, что мобильность талантов в китайской индустрии крупных моделей ускоряет фундаментальное преобразование ландшафта базовых технологий.
Стартап при поддержке Марка Бениоффа стремится решить проблемы внедрения ИИ
Крупные предприятия сталкиваются с такими масштабными вызовами при развертывании надежных инструментов искусственного интеллекта, что появляются целые команды инженеров, внедряемых непосредственно в клиентские компании (forward-deployed engineers) —
AliVideo представляет Wan3.0, обеспечивающий генерацию сверхдлинных видео и многомерную согласованность
24 августа Alibaba представила Wan3.0, свою новейшую большую модель для генерации видео. Этот выпуск представляет собой значительный скачок в развитии видеотехнологий Alibaba, обеспечивая существенные улучшения в продолжительности, универсальном созд
MiniMax Large Model Mispronounces Names - Xiyu Technology: Insufficient Training After Specific Tokens
Недавно компания MiniMax опубликовала технический отчет, в котором подробно объясняется, почему её модели серии M2 испытывали трудности с точной генерацией конкретных имён, таких как «Ма Цзяци». Эта очевидная ошибка выявляет системный недостаток в те





Дом






