主要观点总结
字节Seed发布了开源代码模型Seed-Coder，其参数量为8.2B，有三个版本：Base、Instruct和Reasoning。模型使用多种策略管理训练数据，包括文件级代码、仓库级代码、Commit数据以及代码相关网络数据。Seed-Coder的预处理和质量过滤策略提高了数据质量，从而提高了模型性能。模型还具有持续预训练的能力，能够使用四个类别的数据进行预训练。此外，字节Seed还开源了其他模型和工具，如视频生成模型和电脑操作智能体UI-TARS等。字节内部团队也在不断调整，重视开源开放、原始性创新和AI普惠等方向。
关键观点总结
关键观点1: Seed-Coder模型的关键特点
模型规模达到8.2B参数；采用分组查询注意力（GQA）机制；通过模型管理训练数据，采用文件级代码、仓库级代码、Commit数据以及代码相关网络数据的策略；具有持续预训练能力，能够提高模型性能；开发了两个特殊变体——指令模型和推理模型。
关键观点2: Seed团队的数据处理策略
采用双层去重策略创建代码语料库；使用语法解析器检查剩余文件，丢弃包含语法错误的文件；使用评分模型过滤低质量代码文件。
关键观点3: 字节Seed的其他开源项目和策略
发布了视频生成模型和深度思考模型；与清华联手推出电脑操作智能体UI-TARS；推出Multi-SWE-bench用于问题解决的多语言基准；调整内部团队结构，重视开源开放、原始性创新和AI普惠等方向。
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