字节跳动旗下科学智能团队AI4S核心成员顾全全近日通过社交平台宣布，已结束在字节Seed团队的工作。作为机器学习与AI4S领域的知名学者，他在三年任期内同时推进了人工智能药物研发与大语言模型两大前沿方向的研究。
据公开信息显示，顾全全带领团队在生物计算领域取得多项突破性成果。其主导开发的SeedFold模型在蛋白质结构预测任务中全面超越AlphaFold 3，SeedProteo模型在蛋白质结合剂设计性能上领先于AlphaProteo等五款国际主流工具，DPLM系列蛋白质语言模型更成为该领域的重要技术底座。这些成果支撑了多个AI for Science项目的落地实施。
2025年初，顾全全转向大语言模型预训练领域，牵头组建了模型优化与规模化团队。通过构建可扩展的预训练技术栈，该团队成功支撑了Seed 2.0等前沿模型的训练迭代，显著提升了大规模AI系统的训练效率与迭代能力。他在离职感言中特别强调："Scaling永不止步"的技术理念。
这位学者拥有显著的学术背景：2007年与2010年先后获得清华大学自动化专业学士及控制科学与工程硕士学位，2014年取得伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士学位，并在普林斯顿大学完成统计学博士后研究。其职业生涯涵盖弗吉尼亚大学教职、UCLA计算机科学系终身副教授等重要岗位，2022年晋升为该校AGI实验室负责人。
近期行业动态显示，字节AI4S团队正经历组织架构调整。尽管核心成员出现流动，但接近公司的人士证实，该团队已纳入杨震原管理体系，暂无分拆计划。值得关注的是，包括顾全全在内的多位离职科学家被传将联合创立AI制药平台，相关创业项目已获得顶级投资机构关注。
在药物研发领域，AI技术正重塑传统研发范式。从靶点发现到分子设计，从临床试验优化到老药新用探索，人工智能的介入显著缩短了研发周期。顾全全团队开发的蛋白质设计工具，已在多个跨国药企的研发管线中发挥关键作用，其技术转化路径为学界提供重要参考。
大语言模型领域同样面临技术挑战。可靠训练与规模化扩展被视为下一代AI系统的核心命题。顾全全团队构建的预训练技术栈，通过分布式计算优化与数据治理创新，在保持模型性能的同时降低了训练成本，该技术方案已形成多篇待发表学术论文。
