Bytedance 決算公告（第10期） Bytedance 2025年の決算です 第10期 決算公告 売上高：1251億8000万円 売上総利益：259億3800万円 営業利益：40億7400万円 経常利益：35億1700万円 当期純利益：19億4000万円 利益剰余金：65億4300万円

ByteDanceの音声生成AI 「Seed Audio 1.0」 使用感はこんな感じでした！ ・Seedance2.0での音声出力より日本語が安定 ・セリフに沿って感情表現を微妙に合わせてくれる ・音声と画像は同時にリファレンス不可 ・音声のリファレンスの精度が高い（Max30秒） ・高い声だと機械音っぽい感じが出やすい 用途にもよりますが、ElevenLabsより使いやすいかもしれないです…👀 またじっくり検証してみます！

bytedanceの方の文章、大変感銘を受けました🙇 絶対、絶対JUMPしてみせます！ まずは、来年こそ締め切りに間に合うよう（笑）頑張ってこの表彰式の舞台に立てるよう、目ざします。 今回の間に合わなかった作品はこちらにて↓

bytedanceの方が先日の授賞式について書いてくれた記事をシェアします🏆 「テクノロジーが本当に生命力を持つ瞬間は、発表会のステージの上ではなく、現場のクリエイターがそれに触れ、自分の表現のために使い始めた瞬間」 ↓

AiHUBの生成AIツール「CW Canvas」ByteDance「Seedance 2.5」に対応。 IP権利証明でフィルター解除できる「日本初」ツールのクローズドβ版ウェイトリストを公開しました🔥 ↓

🧭 「曖昧な目標だけを渡されたAIは、本当に自分で学び進化できるのか？」という問いに、ByteDance Seedらのチームが正面から挑んだベンチマークが登場しました。 タイトル: Aspire: Can Models Self-Evolve from Vague Goals? URL: このベンチマークでは、明確なタスク定義や報酬を与えず、モデル自身に目標の解釈から訓練・検証までを一気通貫で行わせ、隠された評価セットで実際の能力向上を測定します。 🎯 注目ポイント1: 曖昧さのコスト タスクを曖昧な表現に変えるだけで、Claude Opus 4.8は32.90%から27.07%、GPT-5.6は36.23%から29.58%へとスコアが低下しました。エージェントは何を最適化すべきかの見極めに時間を取られ、肝心の訓練時間が削られてしまいます。 🔁 注目ポイント2: 実行できても改善は続かない Qwen3.5-4B/9Bによる自己進化実験では、最終チェックポイントの多くが基盤モデルを下回り、24件中21件が安全機構によって初期状態にロールバックされました。狭い自己評価だけを頼りに訓練すると、局所的には良くなっても隠蔽評価では性能が退化してしまうのです。 🛠️ 注目ポイント3: ハーネス進化も基準を超えられない エージェント自身にエージェントの実行基盤（ハーネス）を作り直させる実験でも、最良の後継ハーネスでさえ参照実装のスコア28.64に対し27.22と一歩及ばず、検証の多様性不足や出力の完全性チェック漏れが原因として指摘されています。 💡 「何を改善するか」を自分で決める力こそが、持続的な自己改善に向けた次の大きな壁であることを、この研究は明確に示しています。 #LLMエージェント# #自己進化#