第五届字节跳动奖学金颁奖典礼近日在北京大钟寺办公区隆重举行。本届奖学金吸引了来自中国和新加坡66所高校的500余名学生踊跃报名，最终有20位优秀学子脱颖而出，他们分别来自清华大学、北京大学、复旦大学、中国人民大学、华中科技大学、香港大学、新加坡国立大学和南洋理工大学等知名学府。获奖领域涵盖了大模型、机器学习、多模态、AI基础设施、机器人、AI for Science以及硬件等多个前沿方向。
与往届相比，2025年字节跳动奖学金不仅增加了获奖名额，还将奖金额度从10万元提升至20万元，其中包括10万元现金和价值10万元的专项学术资源补贴，用于支持获奖学生参加学术会议和科研差旅等。字节跳动还为每位获奖学生的导师提供10万元奖励，以感谢他们在学生成长和科研道路上的辛勤付出。
颁奖典礼上，字节跳动技术副总裁杨震原向获奖师生表示祝贺，并分享了公司在技术领域的探索历程。他鼓励同学们保持耐心和热情，勇于挑战高难度的技术问题，为社会创造更大价值。
杨震原回顾了自己在字节跳动近12年的技术生涯。他提到，公司创始人张一鸣在2014年提出用大规模机器学习系统构建推荐系统，以处理图片、文字和视频等多种媒体形式的推荐。这一想法极具吸引力，尽管当时工业界最大规模的机器学习系统仅应用于搜索广告领域，且同时具备大规模软硬件工程和机器学习经验的人才稀缺，但团队仍设定了极具挑战性的目标：在2014年实现万亿级别的特征规模。
在实现这一目标的过程中，团队面临诸多技术难题。例如，在优化算法方面，他们同时探索了SGD-FTRL和CDN两种方案。尽管CDN项目初期进展顺利，但最终未能成功上线，相关研究人员随后转向其他机器学习方向，继续为公司重要业务贡献力量。而FTRL方案则迅速上线，成功实现了稀疏化万亿特征的目标，并展现出高度的灵活性。
在科学计算领域，字节跳动自2020年起持续投入资源。杨震原解释道，尽管现实世界复杂多样，但其底层物理规律却相对简洁。理论上，如果计算能力无限，从薛定谔方程中可以解出世界中绝大多数现象。公司在这方面的工作涵盖了从第一性原理计算到分子动力学的多个层次。例如，在神经网络量子蒙特卡洛方法领域，字节跳动取得了多项前沿成果，包括提出首个适用于固体体系的NNQMC方法和在二维转角材料研究上的突破。今年，团队还将NNQMC技术应用于拓扑绝缘体的研究，这种材料因其独特的电学性质而备受关注。
在分子动力学方面，字节跳动通过改进正问题和逆问题，显著提升了仿真精度。团队开发的GPU加速DFT计算程序实现了业界领先的性能，相比传统CPU计算程序，速度提升达500至1000倍，算力成本降低一个数量级。团队还开发了高精度的分子动力学力场模型，用于预测分子和固体体系的性质，其中ByteFF-Pol模型在无实验数据情况下实现了业界领先的电解液性质预测精度。
字节跳动在硬件领域同样积极探索。2021年收购Pico团队后，公司制定了两条发展路线：一是以现有产品形态为主，加强内容和营销投入；二是投资基础技术，追求核心体验的显著提升。2023年，公司决定减少内容和营销投入，更加坚定地投入技术路线。例如，在XR领域，团队通过定制MicroOLED显示技术和自研消费电子芯片，显著提升了产品的清晰度和系统延迟性能。目前，团队正在开发通用3D重建机制和高精度手势数据采集系统，以进一步提升虚实融合的交互体验。
在大模型领域，字节跳动也取得了显著进展。尽管公司最初对大语言模型的应用价值认识不足，但迅速调整方向后，现已推出中国最受欢迎的AI对话助手豆包，并在火山引擎的大模型服务市场上占据领先地位。技术上，公司建设了大规模稳定训练系统MegaScale，实现了高效的浮点运算利用率。团队在模型结构、自研服务器等方面进行探索，降低了大模型的应用成本。
