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制药与大模型预训练领域均有卓越建树的学者，其职业动向引发业界广泛关注。
顾全全的学术履历堪称辉煌。本科与硕士阶段均就读于清华大学，随后赴美深造，在伊利诺伊大学香槟分校师从数据挖掘领域权威Jiawei Han教授，于2014年获得计算机科学博士学位。此后，他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年晋升为UCLA副教授并创立AGI实验室。其研究方向涵盖非凸优化、深度学习理论及强化学习，在Google Scholar上的论文引用量已突破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。他首先在AI制药领域取得突破性进展，主导开发的SeedFold模型在FoldBench综合评测中表现优异，在蛋白质单体预测、抗体-抗原界面结合等关键指标上超越DeepMind的AlphaFold 3。该模型将蛋白质单体预测的lDDT指标提升至0.8889，抗体-抗原界面DockQ指标达到53.21%，蛋白质-RNA界面DockQ指标达65.31%，创造了新的行业标杆。
在蛋白质设计领域，顾全全团队推出的SeedProteo模型同样表现亮眼。该模型突破传统方法仅设计蛋白质骨架的局限，实现全原子级别的蛋白质设计。通过"Design View"模块引导生成过程，在10个基准靶标测试中，其成功率和多样性均优于AlphaProteo、RFdiffusion等主流开源方法。团队在蛋白质语言模型领域持续深耕，推出的DPLM系列模型已迭代至第三代，逐步向"通用蛋白质基础模型"目标迈进。
2025年初，顾全全完成职业方向的重要转型，从AI制药领域转向大模型预训练研究。他牵头组建LLM优化与扩展团队，专注于解决前沿规模模型训练的稳定性与效率问题。该团队构建的预训练架构为Seed 2.0的成功训练提供了关键技术支撑，成为其在字节参与的最后一个公开项目。
在宣布离职的推文中，顾全全以"最好的模型还没来，Scaling不会停"表达对AI发展的坚定信念。这位横跨学术界与工业界的顶尖学者，其下一步职业选择尚未公布，但业界普遍预期他将继续在AI基础研究领域发挥重要影响力。
