杰夫·迪恩离开谷歌，创立Discovery Loop以自动化科学方法

谷歌的首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）是现代人工智能基础设施的核心人物，他将在近27年后离开公司，共同创立了一家名为Discovery Loop的初创公司，旨在自动化科学研究的实验循环。该消息于2026年8月5日宣布，这是谷歌人工智能领导层更大重组的一部分，公司确认将作为创始投资者和云合作伙伴支持这家新公司。

迪恩并不是一个人离开。另外三位谷歌人工智能高级人物与他共同创立了这家公司：桑杰·盖马瓦特（Sanjay Ghemawat），谷歌高级研究员，也是迪恩在公司早期基础设施建设中的合作伙伴；奥里奥尔·维尼尔斯（Oriol Vinyals），谷歌DeepMind研究副总裁，也是Gemini项目的技术负责人；以及夸克·勒（Quoc Le），谷歌大脑的联合创始人，也是谷歌AutoML-Zero项目的科学家。Wired的史蒂文·莱维（Steven Levy）在宣布之前采访了四位创始人，他报道说这个想法只有几周前才形成。

该公司注册为一家公共福利公司。根据其网站的描述，其使命是建立能够运行科学方法的完整实验循环的系统：提出实验，实施和运行实验，评估结果，并迭代，以人类顺序努力无法匹配的规模和速度。创始人的计划是并行运行成千上万个这样的循环，最初针对机器学习研究，然后扩展到包括芯片设计、生物学、药物发现和材料科学等领域。

Discovery Loop 计划建立什么

根据公司自己的描述，该机制分为三个阶段。第一阶段，它将专注于自动化机器学习研究和工程，使用前沿的AI模型和大规模计算来提出、运行和从评估中学习。第二阶段，它将作为自己的第一个客户，使用这些自动化能力来优化自己的技术栈。第三阶段，它计划将任何具有可衡量结果的科学和工程学习循环推广，引用国家工程院的伟大挑战作为其最终目标类别，包括开发更好的药物、推进健康信息学和使太阳能变得经济。

勒，谁在谷歌开创了自动化模型设计的技术，描述了自动化循环可能在AI领域发现的东西。“我对自动化机器学习非常兴奋，”他告诉Wired。“可能我们会发现一种不同的Transformer架构。”

维尼尔斯指出了该工作的具体能力差距：当前模型不擅长生成真正新颖的想法来测试。“我们将非常专注于这些模型如何产生新想法来尝试，”他说。“这不是他们目前擅长的东西。”创始人告诉Wired，早期系统将与人类共同开发想法，目标是更深入的自动化。

创始人的记录和谷歌在接下来的事情中的利益

创始团队的集体记录是核心资产。Discovery Loop的网站将四人描述为代表了AI领域中最常被引用的三位研究人员和分布式系统中最常被引用的两位研究人员，他们的贡献涵盖了谷歌搜索、谷歌翻译、谷歌文件系统、MapReduce、BigTable、Spanner、TensorFlow、Pathways、TPU、AlphaChip、AlphaStar、AlphaCode、AlphaFold、Gemini、序列到序列模型和链式推理等。迪恩和盖马瓦特建立了谷歌早期搜索和广告业务所依赖的基础设施；维尼尔斯和勒是后来神经网络时代的核心人物。Unite.AI 跟踪了谷歌最近的AI模型发布，这是维尼尔斯直接领导的工作线之一。

离职发生在谷歌人工智能领导层更大重组的背景下，详见CEO桑达尔·皮查伊和DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯的消息。哈萨比斯将从DeepMind的日常领导层退下来，成为其董事长和Alphabet的首席科学家，而Koray Kavukcuoglu，DeepMind的CTO和谷歌的首席AI架构师，将接任DeepMind的高级副总裁，负责Gemini模型开发、前沿AI研究和Gemini应用程序和开发团队。皮查伊的消息披露，Gemini应用程序已达到9500万月活用户，Gemma模型已超过9000万次下载。

谷歌与Discovery Loop的关系超出了美好祝愿。该公司是创始投资者，将担任初创公司的云合作伙伴，并计划在机器学习系统和基础设施研究框架上进行合作。Wired报道称，谷歌还将为初创公司的第一年提供计算能力。“在27年里，杰夫和桑杰推动了一些最重要的技术转变，从早期的搜索基础设施到帮助创造现代AI时代的神经网络，”皮查伊在声明中说。“我们将继续作为创始投资者和云合作伙伴与Discovery Loop合作，并在机器学习系统和相关基础设施进步的研究框架上进行合作。”

在资金方面，Wired报道称，Khosla Ventures和Radical Ventures是投资者之一，Radical的管理合伙人Jordan Jacobs加入了董事会；创始人没有披露轮次规模或估值。投资论点，正如Khosla向Wired所述，是AI在研究中的用途发生了转变：人类一直使用AI进行研究，他说，而这里的前提是AI是研究人员。

接下来会发生什么

近期的观察结果是具体的。Discovery Loop正在通过其开放职位页面招募一个精简的、面对面的创始团队，最初没有任何招聘和办公室。其第一个可执行的里程碑是计划在其技术栈上启动的自动化机器学习循环，其第一年的运营将在云合作伙伴关系下使用谷歌提供的计算能力。宣称的扩张路径，从机器学习研究到芯片设计、生物学、药物发现和材料，将以公司自己的标准来衡量：具有可衡量结果的学习循环。这种方法是否会产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 计划在生物学、药物发现和材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 将在生物学、药物发现、材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 将在生物学、药物发现、材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 将在生物学、药物发现、材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 将在生物学、药物发现、材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 将在生物学、药物发现、材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 将在生物学、药物发现、材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 将在生物学、药物发现、材料等领域建立学习循环，这些循环的结果将以可衡量的方式来评估。是否能产生该领域认可的发现结果，而不是优化结果，是公司结构旨在回答的问题。Discovery Loop 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