2025 字节跳动 AI 技术实践：大数据与推荐系统核心解析

在人工智能浪潮席卷全球的 2025 年，字节跳动作为国内科技巨头，再次展现了其在 AI 领域的深厚技术积累和创新能力。尤其是在大数据与推荐系统方面，字节跳动的技术实践不仅推动了自身产品的迭代升级，也为整个行业树立了新的标杆。

推荐系统一直是字节跳动的核心竞争力之一，而 2025 年推出的 **HLLM（分层大语言模型）** 更是将这一技术推向了新高度。HLLM 采用两层模型架构，第一层 Item LLM 从项目的详细文本描述中提取丰富的内容特征，第二层 User LLM 则利用这些特征预测用户的未来兴趣。这种分层设计不仅降低了计算复杂性，还显著提升了推荐的准确性和效率。

在冷启动场景中，HLLM 的表现尤为突出。传统基于 ID 的模型在处理新用户和新项目时往往效果不佳，而 HLLM 通过利用预训练的 LLM 知识，能够在数据有限的情况下依然做出准确推荐。例如，在 PixelRec 数据集的测试中，HLLM 的前 5 名召回率（R@5）达到 6.129，远超基线模型 SASRec 的 5.142。这意味着用户在使用新产品或接触新内容时，能够更快地获得符合自身兴趣的推荐，大大提升了用户体验。

大数据处理是推荐系统的基础，而字节跳动在 GPU 互联技术上的创新为其提供了强大的底层支持。根据《字节跳动：2025 年 GPU Scale-up 互联技术白皮书》，字节跳动自研的EthLink 网络方案基于以太网构建，支持 Load/Store 和 RDMA 语义，能够满足小块和大块数据传输的需求。

EthLink 的协议栈分为 Scale-Up 语义层和 Scale-up 网络层，通过多种机制实现可靠无损网络。在网络拓扑上，每个 GPU 服务器部署多个协议栈，通过低时延交换机互联，支持 Multi-Path 负载均衡。这种设计不仅提升了数据传输的效率，还增强了系统的可扩展性和稳定性。例如，在处理大规模视频数据时，EthLink 能够确保数据的快速传输和高效处理，为推荐系统提供了坚实的技术保障。

随着数据隐私问题日益受到关注，字节跳动在大数据处理中也加强了对隐私保护的投入。其开源的FedLearner 联邦学习框架允许多个机构在不共享原始数据的情况下共同训练模型，有效保护了用户隐私。例如，在金融风控场景中，银行和其他金融机构可以利用 FedLearner 共同构建风控模型，而无需交换客户的敏感信息。

此外，火山引擎推出的大模型应用防火墙则从另一个角度保障了数据安全。该防火墙能够抵御算力 DDoS 攻击、提示词注入攻击等多种威胁，将敏感数据泄露事件发生率降低 70% 以上。通过意图识别、动态对抗和价值观校准等多重防护机制，有效拦截了 97% 的隐式攻击，为推荐系统的数据安全提供了全方位的保障。

为了更好地满足用户多样化的需求，字节跳动在推荐系统中引入了多模态学习技术。Agent TARS作为一款开源的多模态 AI 智能体，能够通过自然语言指令实现对计算机的自动化控制，尤其在图形用户界面（GUI）交互中表现出色。例如，用户只需用自然语言描述需求，Agent TARS 就能自动完成文件管理、网页操作等任务，大大提升了操作效率。

另一款多模态模型BAGEL则在视觉理解和生成方面表现突出。BAGEL 支持视觉理解、文本到图像生成、图像编辑等多种功能，在多个基准测试中超越了现有的开源模型。例如，在 GenEval 基准上，BAGEL 的综合得分为 0.88，超过了所有现有的开源模型和私有模型。这种多模态学习能力使得推荐系统能够更好地理解和处理多种形式的内容，为用户提供更加丰富和精准的推荐。

字节跳动的大数据与推荐系统技术已经在多个场景中得到了广泛应用。在短视频领域，其算法推荐能够根据用户的浏览记录、搜索历史等行为数据，为用户提供个性化的内容推荐，有效提升了用户的粘性和活跃度。在电商领域，推荐系统则帮助商家精准触达目标客户，提高了商品的转化率和销售额。

展望未来，字节跳动将继续加大在 AI 领域的投入，进一步优化推荐系统的性能和用户体验。例如，通过引入更先进的大模型和多模态学习技术，提升推荐的准确性和多样性；通过加强联邦学习和隐私保护技术的应用，确保数据的安全和合规。同时，字节跳动还将积极拓展 AI 技术的应用场景，推动 AI 与更多行业的深度融合，为用户和社会创造更大的价值。