Google's 'Reasoning King' Also Departs for Meta, Originally Recruited by Fei-Fei Li

marsbitPublicado a 2026-06-26Actualizado a 2026-06-26

Resumen

"Google's 'King of Reasoning' Leaves for Meta, Quietly Departing After Over Eight Years. Denny Zhou, a key figure behind Google's AI reasoning advancements including work showcased by CEO Sundar Pichai, has joined Meta's MSL as a research scientist. His low-profile move, discovered via a LinkedIn update, occurred months before the high-profile departures of Noam Shazeer to OpenAI and Nobel laureate John Jumper to Anthropic. Zhou was originally recruited to Google by Fei-Fei Li's China center initiative after nearly 11 years at Microsoft. This is part of a significant talent drain at Google, with top researchers like Shazeer (co-author of the Transformer paper) and Jumper (AlphaFold lead) recently leaving for rivals. Reports suggest internal friction is a contributing factor, particularly around Google's strategic shift. The company has reportedly formed a high-priority 'AI Coding Strike Team,' involving co-founder Sergey Brin, to urgently bridge the gap in AI coding agents, potentially reallocating resources and focus away from other research directions like DeepMind's 'world model' AGI approach. This pivot towards commercially-proven coding applications may have influenced departures, as hinted by Shazeer's comment about his compute allocation being given to another team. Meanwhile, Meta continues to bolster its team, also recently hiring UC Berkeley professor and 'security godmother' Dawn Song, along with her startup Virtue AI team, as a VP of AI research."

The "departure wave" at Google is becoming even more significant.

It has just come to light that the man known as DeepMind's "Reasoning King"—Denny Zhou—had already left Google some time ago.

His current employer is Meta, where he serves as a Research Scientist at MSL.

The whole process was extremely low-key. No lengthy farewell letter, no high-profile announcement from Meta. If not for the quietly updated position information on LinkedIn, the outside world might not have even known this top talent had changed masters.

The truth is, Denny Zhou had already been working quietly at Meta for four months before the news of Noam Shazeer moving to OpenAI and Nobel laureate John Jumper defecting to Anthropic rocked the tech world.

The talent earthquake at Google may have erupted much earlier and been hidden much deeper than what we've seen trending.

And now, The Information, in its latest report, has finally lifted the veil on the brutal reality behind this series of personnel changes—

The newly formed Google Coding Strike Team is frantically seizing internal priority.

Who is Denny Zhou?

Denny Zhou, the Reasoning #1 at Google.

In a way, this "Reasoning #1" was someone Fei-Fei Li helped Google recruit.

Denny Zhou was originally at Microsoft, having worked there for nearly 11 years.

Later, attracted by the Google AI China Center initiative, he moved from Microsoft to Google.

And this initiative was spearheaded by Professor Fei-Fei Li.

Little did anyone expect he would stay for over eight years.

Joining Google Brain in 2017, he single-handedly created the Reasoning team, which later merged into the Gemini team under Google DeepMind.

Over eight years, Denny Zhou made significant contributions to foundational LLM work such as CoT, Self-Consistency, Least-to-Most Prompting, accumulating over 128,000 citations on Google Scholar.

At the 2022 Google I/O, Sundar Pichai personally took the stage to explain the progress in reasoning research, which was the work of Denny Zhou's team behind the scenes.

With a Ph.D. in AI from the Chinese Academy of Sciences, he is a rare all-rounder in both academia and industry.

Now, this person has gone to Meta.

Meta's Sweet Victory

Meanwhile, Meta has recently gobbled up another heavyweight piece.

UC Berkeley professor Dawn Song officially joined as Vice President of AI Research at Meta MSL.

Dawn Song, nicknamed the "Security Godmother."

One of the most cited scholars in the field of computer security, with about 169,000+ citations on Google Scholar. She made foundational contributions early on in areas like program analysis, binary security, encrypted search, before fully pivoting to AI safety and trustworthy AI.

Undergraduate from Tsinghua University, Master's from CMU, Ph.D. from UC Berkeley... and has been a professor at Berkeley for 19 years.

In 2024, she founded Virtue AI, building enterprise-grade AI security infrastructure—having established cooperative relationships with multiple cutting-edge AI labs.

Now, the entire team has joined Meta, including Dawn Song and the other two co-founders.

It must be said, Meta's harvesting efficiency has been quite high lately. It seems playing the "research card" is still more attractive to talent.

Google, What Is Going On??

While OpenAI, Anthropic, and even the internet-era peer Meta are welcoming new arrivals—

Google is continuously bleeding talent.

On June 18th, Noam Shazeer announced joining OpenAI.

This name needs no introduction. One of the core authors of the 2017 paper "Attention Is All You Need" that ignited the entire AI era. He left Google in 2021 to found Character.AI. In 2024, Google bought him and his company back for $2.7 billion to have him co-lead Gemini.

Yet, in less than two years, he has returned to OpenAI.

A $2.7 billion acquisition, not even retained for two years.

On June 19th, John Jumper announced his move to Anthropic.

DeepMind Vice President, a core general promoted by Hassabis himself—just six months after his Ph.D., he was entrusted with leading the AlphaFold team.

In 2024, he and Hassabis jointly won the Nobel Prize in Chemistry for AlphaFold's groundbreaking work in protein structure prediction.

But now, the Nobel laureate has chosen a competitor.

After two heavy blows, Google continues to bleed.

On June 24th, two new names appeared on Google's talent "bounty board": Jonas Adler and Alexander Pritzel.

Both are core contributors to Gemini. Adler leads Google's AI programming direction, Pritzel works on pre-training. Both participated in AlphaFold research and were colleagues of John Jumper.

Their destination is also Anthropic.

Google, What Exactly Is Going On??

One theory is that A and OpenAI are simply too "attractive" financially, both preparing for IPOs.

For a top researcher, a pre-IPO equity package might be more attractive than any compensation package Google offers.

However, money is ultimately just a pull factor.

What about the push factor?

The latest clue is: Google is going all out to "arm" its AI Coding Strike Team.

This strike team was formed only about two months ago. The team is quite heavyweight, including not only DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu, but even founder Sergey Brin has personally gotten involved.

Brin wrote very urgently in an internal memo:

To win the final sprint, we must urgently close the gap in Agents and make Gemini the main force in Coding.

Now, Brin's anxiety has been met with a response—the permissions of Google's Coding Strike Team have undergone a major upgrade.

According to The Information's report, Midtraining has been brought into the research scope of this strike team, not just focusing on engineering optimizations at the Agent level.

What does that mean?

In other words, Google is now prioritizing "Coding" as its top metric to reshape how Gemini is trained.

And this direction undoubtedly diverges significantly from the World Model AGI path originally envisioned by Hassabis and many DeepMind researchers.

From two individuals close to DeepMind, Qbit has learned that internal conflicts did indeed arise:

1. Progress on the World Model isn't going smoothly, and they might temporarily decide not to pursue it.

2. Gemini has a lot of work to do, technical leadership needs focus, and the team needs adjustments.

Combining this with various public clues, the truth might be becoming clearer.

Anthropic has turned things around with its programming focus, OpenAI later reaped similar benefits... the commercial value of the Coding route has been repeatedly validated.

In contrast, the World Model in DeepMind's narrative shows delayed commercial returns, and the progress of the technology itself has hit bottlenecks.

Where these two lines meet, the decision becomes simple—

Coding is king, adjust compute allocation, prioritize meeting all the needs of the Strike Team.

And this precisely echoes the reason for departure recently revealed by Transformer author Noam Shazeer:

My compute allocation was given to another team.

Hmm, this storyline... where have we seen it before??

Reference links:

[1]https://www.axios.com/2026/06/25/meta-hires-virtue-ai-founders-security

[2]https://www.theinformation.com/articles/google-revamps-new-ai-coding-strike-team-amid-struggle-catch-anthropic?rc=ji9vez

[3]https://dawnsong.io/

This article is from the WeChat public account "QbitAI", author: Jay

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Preguntas relacionadas

QWho is Denny Zhou and why is his departure from Google significant?

ADenny Zhou, known as the 'King of Reasoning' at Google DeepMind, was a key research scientist who led the reasoning team and made foundational contributions to LLMs, including Chain-of-Thought and Self-Consistency prompting. His quiet move to Meta is significant as it highlights a deeper, less-publicized talent drain at Google, occurring alongside other high-profile departures.

QWhat major talent has Meta recently acquired besides Denny Zhou?

ABesides Denny Zhou, Meta has also acquired Dawn Song, a renowned UC Berkeley professor and AI security expert often called the 'Godmother of Security'. She joined as VP of AI Research at Meta's MSL, bringing her entire team from her startup, Virtue AI, which focuses on enterprise AI security infrastructure.

QAccording to the article, what is a key internal reason suggested for the talent exodus at Google?

AA key internal reason suggested is Google's strategic shift to prioritize its 'AI Coding Strike Team', which is now focused intensely on improving Gemini's coding capabilities. This reallocation of resources and focus, potentially away from long-term projects like 'world models', has created internal conflict and may have led to key researchers losing compute resources or disagreeing with the new direction.

QName two other prominent AI researchers who recently left Google and where they went.

ATwo other prominent researchers who recently left Google are: 1) Noam Shazeer, a co-author of the Transformer paper, who left to join OpenAI. 2) John Jumper, a Nobel laureate and AlphaFold lead, who left to join Anthropic. Additionally, Jonas Adler and Alexander Pritzel, core Gemini contributors, also left for Anthropic.

QWhat does the article imply about the business value of different AI research directions?

AThe article implies that AI research focused on coding and agents has clear, immediate commercial value and market validation, as seen with Anthropic and OpenAI's success. In contrast, more long-term, foundational research like DeepMind's 'world model' AGI path faces challenges in showing commercial returns and technical progress, leading Google to prioritize the former.

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445 Vistas totalesPublicado en 2024.12.17Actualizado en 2024.12.17

Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo constantemente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S busca simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada profundizará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus posibles aplicaciones en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S busca llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. 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829 Vistas totalesPublicado en 2025.01.14Actualizado en 2025.01.14

Cómo comprar S

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Sonic (S) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Sonic (S) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Sonic (S)Después de comprar tu Sonic (S), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Sonic (S)Tradear fácilmente con Sonic (S) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

1.6k Vistas totalesPublicado en 2025.01.15Actualizado en 2026.06.02

Discusiones

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