字节跳动AI领域近日迎来重要人事变动，核心成员顾全全正式宣布离开Seed团队。这位在AI制药与大模型预训练领域均有卓越建树的学者，其职业轨迹的转变引发行业广泛关注。
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年于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获博士学位。此后先后在普林斯顿大学从事博士后研究，并在弗吉尼亚大学、加州大学洛杉矶分校担任教职，2022年晋升UCLA副教授并创立AGI实验室。其研究覆盖非凸优化、深度学习理论等前沿领域，Google Scholar引用量已突破3万次，2022年同时斩获斯隆研究奖与NSF CAREER奖。
2023年加入字节跳动后，顾全全主导的SeedFold项目在生物计算领域引发震动。该模型在FoldBench综合评测中，于蛋白质单体预测、抗体-抗原界面对接等核心指标上全面超越AlphaFold 3，其中蛋白质单体预测lDDT指标达0.8889，蛋白质-RNA界面对接准确率突破65%。这项成果直接挑战了DeepMind在该领域的统治地位，标志着中国团队在AI制药领域的技术突破。
团队同步推进的SeedProteo蛋白质设计模型，通过全原子级设计突破传统方法局限，在10个基准靶标测试中成功率与多样性均领先AlphaProteo等主流开源方案。蛋白质语言模型DPLM系列更形成完整技术矩阵：从ICML 2024首发的离散扩散基础模型，到ICLR 2025入选的多模态生成架构，再到最新被ICML 2026接收的进化操作建模技术，三代模型持续推动通用蛋白质基础模型的发展。
2025年初，顾全全完成职业赛道切换，牵头组建LLM优化与扩展专项团队。该团队构建的预训练技术栈，成功支撑起Seed 2.0大模型的训练需求，在模型稳定性与训练效率方面实现关键突破。其提出的自博弈微调技术（SPIN）被ICML 2024收录，这项让模型通过历史版本对弈实现自我进化的方法，为大规模模型训练提供了全新范式。
在离职声明中，这位兼具学者气质与工程能力的AI专家留下意味深长的结语："最好的模型还没来，Scaling不会停。"随着其下一步动向尚未揭晓，业界正密切关注这位技术领军者将如何续写AI领域的创新篇章。
