北京
2026 年 6 月 2 日，UCLA 计算机科学副教授顾全全（Quanquan Gu）发文称，今天是自己在字节跳动 Seed 的最后一天。
他表示，过去 3 年在 Seed 同时参与 AI 药物发现和前沿 LLM 构建，先后领导药物发现 AI 工作，并在 2025 年初加入 LLM 预训练工作，创建 LLM 优化和扩展团队，参与搭建可扩展预训练堆栈，支撑 Seed 2.0 及后续前沿规模模型训练。
公开信息中，他尚未披露下一站。
顾全全的履历横跨学术界和产业界。
UCLA 个人主页显示，他是 UCLA 计算机科学副教授，并领导 UCLA Artificial General Intelligence Lab，研究方向包括非凸优化、深度学习、强化学习、LLM 和扩散模型，同时将 AI 用于生物、医学、化学和公共卫生等科学发现领域；其个人 CV 显示，他自 2023 年 7 月起在 ByteDance Research 担任 Research Scientist。
在字节 Seed 期间，顾全全参与的代表性项目主要集中在 AI for Science 和大模型 Scaling 两条线。
字节 Seed 官网介绍，Seed AI for Science 方向聚焦生物基础模型、量子化学和分子动力学等科学计算问题。SeedFold 论文显示，该模型通过扩展 Pairformer 并引入线性三角注意力，降低结构预测中的计算成本；在 FoldBench 测试中，SeedFold 在多数蛋白相关任务上超过 AlphaFold3。SeedFold 项目页也列出顾全全为 Technical Lead。
另一项 SeedProteo 则面向蛋白质结合剂设计。论文称，SeedProteo 是一个扩散式全原子蛋白生成模型，主要用于 binder design，能够直接在全原子层面建模，并在复杂靶点和多链目标上达到开源方法中的领先表现。此前 DPLM 论文则提出扩散蛋白语言模型，强调其在蛋白质序列生成、预测和条件生成上的能力。
顾全全离开 Seed 的时间点也值得关注。
字节今年 2 月正式发布 Seed 2.0，称该系列面向大规模生产部署，并服务豆包等亿级用户产品；Seed 2.0 页面还强调其在复杂指令、多步任务、视觉、音频和专业任务上的能力提升。
与此同时，中国大模型公司的人才争夺仍在升温。
Financial Times 5 月报道称，字节正在向 Seed AI 员工提供与该业务单元增长挂钩的特殊股票期权，以应对同行挖角，腾讯等公司此前已吸纳 Seed 的视觉平台和基础设施关键成员。
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