字节跳动AI领域迎来重要人事变动：AI4S团队核心成员顾全全正式宣布离开Seed团队。这位在AI制药与大语言模型（LLM）预训练领域均有卓越建树的学者，其职业动向引发行业广泛关注。
顾全全的学术履历堪称辉煌：清华大学本硕毕业后赴美深造，师从数据挖掘领域泰斗Jiawei Han教授，2014年获UIUC计算机科学博士学位。此后历任普林斯顿大学博士后研究员、弗吉尼亚大学助理教授，2018年加入UCLA并创建AGI实验室，2022年同时斩获斯隆研究奖（Sloan Research Fellowship）与美国国家科学基金会职业奖（NSF CAREER Award），同年晋升副教授。其研究方向涵盖非凸优化、深度学习理论及强化学习，Google Scholar引用量已突破3万次。
2023年，顾全全以研究科学家身份加入字节Seed团队，开启工业界生涯。在AI制药领域，他主导开发的SeedFold模型在FoldBench综合评测中表现惊艳：蛋白质单体预测lDDT达0.8889，抗体-抗原界面DockQ达53.21%，蛋白质-RNA界面DockQ达65.31%，多项指标超越DeepMind王牌项目AlphaFold 3。该成果直接挑战了AlphaFold系列在生物分子结构预测领域的统治地位，后者曾凭AlphaFold 2斩获诺贝尔化学奖，AlphaFold 3更将预测范围扩展至DNA、RNA等全类型生物分子。
团队在蛋白质设计领域同样成果斐然。SeedProteo模型突破传统方法局限，在全原子级别直接设计蛋白质，其"Design View"模块可引导生成过程。在10个基准靶标测试中，该模型的成功率与多样性均优于AlphaProteo、RFdiffusion等主流开源方法。蛋白质语言模型DPLM系列则持续迭代：初代模型首次将离散扩散应用于蛋白质序列预训练；DPLM-2引入多模态能力，可同步生成氨基酸序列与3D结构；最新DPLM-Evo通过显式建模蛋白质进化中的替换、插入和删除操作，进一步向"通用蛋白质基础模型"迈进。三代模型分别被ICML 2024、ICLR 2025及ICML 2026接收。
2025年初，顾全全完成职业赛道切换，从AI制药转向LLM预训练领域。他牵头组建的LLM优化与扩展团队，专注于前沿规模模型的稳定高效训练。该团队搭建的预训练栈为Seed 2.0的成功训练提供关键支撑，标志着其研究重心从"治病"向"造智能"的深度转型。
在告别推文中，这位学者写下："最好的模型还没来，Scaling不会停。"这句宣言既是对过往成就的总结，亦暗含对未来方向的期许。随着其下一步动向尚未揭晓，业界正密切关注这位顶尖学者的新征程将如何改写AI技术版图。
