豆包ai基于改进型transformer架构，核心为动态稀疏注意力机制；采用blm架构强化中文长文本处理，支持256k上下文与98.2%指代准确率；运行于多分支seed基座，适配多场景并融合用户数据；部分版本引入moe架构，仅激活top-2专家实现高效推理。
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豆包AI的底层模型基于改进型Transformer架构，其核心创新在于动态稀疏注意力机制，该机制通过实时识别并过滤冗余语义路径，在长上下文场景中显著降低计算负载。以下是具体技术构成：
一、Bytedance Large Model（BLM）架构
豆包AI采用字节跳动自研的Bytedance Large Model（BLM）作为基础大模型基座，该架构在标准Transformer基础上引入多项定制化优化，重点强化中文语义建模与长文本稳定性。其关键设计包括对位置编码的协同重参数化、多粒度分块注意力窗口划分，以及面向移动端推理的算子融合策略。
1、在模型训练阶段，集成语义重要性评估模块，对每层注意力头的token交互权重进行在线打分；
2、依据评分结果动态屏蔽低贡献注意力连接，使有效计算量压缩至原稠密结构的约35%；
3、该架构支撑256K超长上下文稳定处理，并在合同全文比对任务中保持98.2%的跨段落指代准确率。
二、Seed大模型基座
豆包AI智能体运行于字节跳动Seed大模型基座之上，该基座并非通用单一大模型，而是由多个微调分支组成的模型族，覆盖生活服务、娱乐聊天、职场办公等高频场景。所有分支共享统一的底层结构，但通过领域语料进行监督微调与强化学习对齐。
1、针对口语化提示词识别，优化了语音转写后文本的语义归一化能力；
使用豆包（火山引擎 Ark）生成图片或视频并保存本地。用户提及“豆包生图/图片/生视频/视频”、“Doubao”、“Seedance”、“火山引擎图片/视频”时触发。
2、在“陪聊”“写作辅助”等具体场景中，模型会以学生的视角和语言习惯重构输出逻辑，实现风格适配；
3、基座支持双存储架构的数据访问接口，可实时调用短期对话状态与长期用户画像数据。
三、多模态混合专家（MoE）架构
部分版本的豆包AI模型采用大规模稀疏MoE（Mixture of Experts）架构，通过路由网络动态选择专家子模型，在保证响应质量的同时平衡推理成本。该设计使模型在不同任务类型间实现细粒度能力分配，避免全参数激活带来的资源浪费。
1、每个专家子模型专精于特定模态或任务域，如文本生成、图像描述、语音指令解析；
2、路由网络依据输入token的语义特征向量，实时计算各专家的置信度得分；
3、仅激活得分最高的Top-2专家子模型参与前向计算，其余专家保持休眠状态。
