Bytespider
Bytespider 是一款由字节跳动推出的网络爬虫工具，凭借极高的数据抓取速度和多线程处理技术，支持互联网数据的高效采集与分析。该工具不仅用于优化字节跳动的AI语言模型，还广泛应用于搜索引擎构建、市场情报分析、客户洞察、内容监控和学术研究等多个场景。
模型
Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法，通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程（GC-MDP），结合线性与树搜索算法，对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度，并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力，成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
Reverb ASR
Reverb ASR是一款基于深度学习的开源自动语音识别与说话人分离工具，采用20万小时高质量英语语音数据训练，具备高精度语音转录能力，支持逐字稿控制及多种解码模式。其显著特点是擅长处理长时间语音内容，并在长篇幅识别任务中超越其他开源模型。Reverb ASR适用于播客、会议记录、法庭记录等多个应用场景，为用户提供灵活且高效的语音转文字解决方案。
ModernBERT
ModernBERT是一种基于Transformer架构的新型编码器-only模型，是对经典BERT模型的深度优化版本。它通过在大规模数据集上的训练，提升了对长上下文的理解能力，并在信息检索、文本分类、实体识别等多个自然语言处理任务中展现出卓越性能。此外，ModernBERT在速度和资源效率方面均有显著改进，适合应用于多个领域。
