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

marsbitPublicado em 2026-06-26Última atualização em 2026-06-26

Resumo

"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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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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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. 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74 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

O que é AGENT S

Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

687 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.14

Como comprar S

Bem-vindo à HTX.com!Tornámos a compra de Sonic (S) simples e conveniente.Segue o nosso guia passo a passo para iniciar a tua jornada no mundo das criptos.Passo 1: cria a tua conta HTXUtiliza o teu e-mail ou número de telefone para te inscreveres numa conta gratuita na HTX.Desfruta de um processo de inscrição sem complicações e desbloqueia todas as funcionalidades.Obter a minha contaPasso 2: vai para Comprar Cripto e escolhe o teu método de pagamentoCartão de crédito/débito: usa o teu visa ou mastercard para comprar Sonic (S) instantaneamente.Saldo: usa os fundos da tua conta HTX para transacionar sem problemas.Terceiros: adicionamos métodos de pagamento populares, como Google Pay e Apple Pay, para aumentar a conveniência.P2P: transaciona diretamente com outros utilizadores na HTX.Mercado de balcão (OTC): oferecemos serviços personalizados e taxas de câmbio competitivas para os traders.Passo 3: armazena teu Sonic (S)Depois de comprar o teu Sonic (S), armazena-o na tua conta HTX.Alternativamente, podes enviá-lo para outro lugar através de transferência blockchain ou usá-lo para transacionar outras criptomoedas.Passo 4: transaciona Sonic (S)Transaciona facilmente Sonic (S) no mercado à vista da HTX.Acede simplesmente à tua conta, seleciona o teu par de trading, executa as tuas transações e monitoriza em tempo real.Oferecemos uma experiência de fácil utilização tanto para principiantes como para traders experientes.

1.3k Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2026.06.02

Discussões

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