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Yu Bowen, antiguo miembro del equipo central de Qwen, se une al equipo inicial de ByteDance
Según diversas informaciones, tras la salida de Lin Junyang, responsable de tecnología de modelos a gran escala en el Tongyi Lab de Alibaba, Yu Bowen, antiguo responsable del posentrenamiento del modelo Qwen (Qianwen), se ha incorporado recientemente de forma oficial a ByteDance. Se encargará de dirigir las tareas de posentrenamiento del modelo visual del equipo Seed y las iniciativas de interacción multimodal. Aunque ByteDance no ha emitido ningún comunicado oficial, múltiples fuentes confirman que este movimiento forma parte de una reestructuración organizativa más amplia en el Tongyi Lab de Alibaba que comenzó a principios de marzo.
Esta reestructuración desmanteló el equipo Qwen, anteriormente integrado verticalmente, reorganizándolo en módulos paralelos centrados en el preentrenamiento, el postentrenamiento y el procesamiento multimodal. Este cambio provocó la salida de varios miembros clave del personal técnico, entre ellos Yu Bowen, Kaixin Li (uno de los principales colaboradores de Qwen3.5/VL) y Hui Bingyuan, que se había incorporado anteriormente a Meta. Yu Bowen, reconocido experto técnico y «Alibaba Star», desempeñó un papel destacado en el desarrollo de la serie de modelos de chat Qwen y posee una profunda experiencia en áreas como la alineación multimodal.
El equipo Seed de ByteDance, ahora bajo la dirección del Dr. Wu Yonghui —antiguo vicepresidente de Investigación de Google DeepMind, que se incorporó en febrero de 2025—, depende directamente del director ejecutivo Liang Rubo. El equipo ya ha desarrollado la serie de modelos base Seed 2.0 y el modelo de generación de vídeo Seedance 2.0. A medida que se intensifica la competencia global en el ámbito de los modelos a gran escala, con un enfoque crítico en las capacidades de comprensión multimodal y visual, la contratación por parte de ByteDance de talento clave procedente de Tongyi subraya la prioridad estratégica que las empresas líderes otorgan a la tecnología de post-entrenamiento. Esta medida también indica que la movilidad del talento dentro de la industria china de modelos a gran escala está acelerando una reestructuración fundamental del panorama tecnológico subyacente.
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