# 字节跳动研究员顾全全宣布离职

- 来源：Berryxia.AI (@berryxia)
- 发布时间：2026-06-02 16:43
- AIHOT 分数：60
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- 原文链接：https://x.com/berryxia/status/2061730410992959569

## AI 摘要

2026年6月2日，字节跳动Seed团队研究员顾全全宣布离开。他在字节的三年间同时主导了AI药物发现与大语言模型两个核心方向。在AI药物发现领域，他主导构建了SeedFold（在多项benchmark上超越AlphaFold 3）、SeedProteo（性能优于AlphaProteo、RFdiffusion等）及DPLM系列蛋白质语言模型。在大语言模型方向，他于2025年初组建了优化与Scaling团队，搭建了可扩展的预训练技术栈，直接支撑了Seed 2.0及后续前沿模型的训练。

## 正文

字节跳动的顾全全的简要履历一览：

从清华大学到 UCLA，再到字节 Seed 的 3 年
今天（2026年6月2日），顾全全教授发文宣布离开字节 Seed。

过去三年，他同时在两个最难的 AI 方向深耕：AI 驱动的药物发现 和 前沿大模型的训练与 scaling。

学术履历

•清华大学自动化系本科、硕士

•2014 年 UIUC 计算机科学博士（导师 Jiawei Han）

•现为 UCLA 计算机科学教授，创办 UCLA AGI Lab

•长期研究方向：机器学习、优化理论、大模型与 AI for Science

字节 Seed 核心贡献

1 AI for Drug Discovery（主导，2023-2026）
带领团队构建了多个在行业内达到 SOTA 的模型：

•SeedFold：全球首个在多项 benchmark 上全面超越 AlphaFold 3 的生物分子结构预测模型

•SeedProteo：蛋白质 binder 设计模型，性能超过 AlphaProteo、RFdiffusion、Chai-2 等

•DPLM 系列：蛋白质语言模型
这些工作真正把大模型能力落地到"用 AI 治病"这一真实场景。

2 LLM Pretraining & Scaling（2025 年起组建团队）
2025 年初，他组建了 LLM optimization and scaling 团队，专注解决超大模型稳定训练和扩展的核心难题。

团队搭建了高度可扩展的预训练技术栈，直接支撑了 Seed 2.0 及后续多个前沿规模模型的成功训练。

顾全全教授是少数同时在「AI for Science」和「前沿模型工程」两个赛道都做出实质性突破的学者。

### 引用推文

> Quanquan Gu：Today marks my last day at ByteDance Seed. Over the past 3 years, I had the opportunity to work across two of the most exciting frontiers in AI: AI for Drug Dis...