点击下方卡片，关注“具身智能之心”公众号
7 月 31 号，我们刚发过一篇 Gemini Robotics 2 的解读，聊 DeepMind 怎么把机器人的控制范围从桌面推到从脚到指尖的全身，也聊了拆灯泡 92%、拧灯泡 36% 这组扎眼的数字。
8月6日（美国当地时间8月5日），Jeff Dean在X上宣布离职，与Oriol Vinyals、Sanjay Ghemawat、Quoc Le共同创办公益性质的新公司Discovery Loop，目标是用机器学习自动化科学研究与工程流程。
这家公司注册为Public Benefit Corporation（公益企业）。据 Wired 报道，谷歌是创始投资人与云合作伙伴，首年提供算力支持，Khosla Ventures与Radical Ventures领投种子轮。目前 Discovery Loop 仍处于非常早期阶段，尚未租赁办公室，Jeff Dean 担任 CEO。
从左到右分别是：Oriol Vinyals、Sanjay Ghemawat、Jeff Dean、Quoc Le
这四个人分别来自谷歌过去二十年最核心的两条技术路线：
基础设施线：Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 曾共同打造 Google File System、MapReduce、Bigtable、Spanner 等大规模计算基础设施；
深度学习线：Quoc Le 和 Oriol Vinyals 则参与推动了 Google AI 从神经网络研究走向大模型时代的发展。Quoc Le 是 seq2seq 的共同作者，后来主导了 AutoML（神经架构搜索）和思维链方向的研究；Oriol Vinyals 同样是 seq2seq 的作者之一，还参与了 AlphaStar、AlphaCode，也是 Gemini 项目的核心技术负责人之一。
与此同时，DeepMind CEO Demis Hassabis 也进行了角色调整，从日常管理中退出，转任 Alphabet 首席科学家和 DeepMind 董事长，专注 AGI 长期战略。原 CTO Koray Kavukcuoglu （曾在AI先驱、图灵奖得主Yann LeCun 指导下完成博士研究，也是 Gemini 项目的核心负责人之一）则承担起 Gemini 相关模型研发和产品化推进的重要职责。
这是一个很关键的变化，相比过去更强调基础研究突破，如今 Google DeepMind 需要面对的另一个问题，是如何将模型能力更快转化为产品和实际应用。
Demis Hassabis
Koray Kavukcuoglu
Jeff Dean 在谷歌二十多年，留下的东西可以粗分成两段。
前一段是系统。MapReduce 让普通机器能够协同完成大规模数据处理；Bigtable 解决海量结构化数据怎么存；Spanner 则进一步将分布式数据管理推进到全球部署规模；他和 Sanjay Ghemawat 一起写的 LevelDB，今天还嵌在无数系统底下。
这些东西有个共同点：它们自己不解决任何具体业务问题，但构成了谷歌互联网服务和后来 AI 系统运行的底层基础。
后一段是模型。他是 Google Brain 的联合创始人，参与推动了深度学习进入大规模计算阶段。《Large Scale Distributed Deep Networks》那篇（也就是 DistBelief）把神经网络训练搬上了成千上万台机器，后来长成 TensorFlow；TPU 那条线也是他一路推的。
再往后是 Pathways。2021 年，Jeff Dean 推动了这一面向下一代 AI 模型的架构方向：不再针对单一任务训练单独模型，而是希望一个模型能够处理多任务、多模态信息。Gemini 延续了 Google 对通用、多模态模型的长期探索。
有意思的是，另外三个人也不是临时凑一块的：
DistBelief 那篇的作者里有 Quoc Le；
知识蒸馏的奠基论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》，三位作者是 Hinton、Oriol Vinyals 和 Jeff Dean；
seq2seq 那篇的作者里，Vinyals 和 Quoc Le 都在；
而 MapReduce、Bigtable、LevelDB 等基础设施项目中，都留下了 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 的名字。
换句话说，这四个人在过去二十年里本来就反复出现在同一批论文的作者栏里。这次只是把这份合作关系搬出了谷歌。
一边是核心人才离开创业，一边是内部掌舵人换帅。对于具身智能领域来说，更值得关注的是：Gemini Robotics所代表的“通用模型赋能物理世界”的路线，正在发生变化。
