Jeff Dean's Startup Pitch Deck Exposed, Yang Zhilin Also Listed, Silicon Valley VCs Fighting to Hand Over Money

marsbitPublicado em 2026-08-10Última atualização em 2026-08-10

Resumo

Jeff Dean’s new startup, Discovery Loop, has revealed what’s being called the most impressive pitch deck in AI history. The deck, focused on the team's unparalleled credentials, skips traditional business plan elements and instead highlights the founders' monumental achievements. The presentation showcases the team's collective work on foundational Google products and infrastructure like Search, Gmail, GFS, MapReduce, TensorFlow, and Gemini models. It details their leadership experience, having managed teams of up to thousands, and their role in mentoring a generation of top AI talent, including figures like Ilya Sutskever and Chinese researchers Yang Zhilin, Dai Zihang, and Zhang Guodong. Academic influence is demonstrated via top-tier citation rankings. The startup's mission is to automate the machine learning, science, and engineering discovery loop—using AI to run, analyze, and optimize vast numbers of experiments. Backed by a star-studded founder team with decades of collaboration, Discovery Loop has already secured significant funding from top-tier VCs like Khosla Ventures and Radical Ventures, with Alphabet also participating. The investment round, reportedly worth hundreds of millions, underscores the immense trust in Jeff Dean’s vision and track record.

Jeff Dean's startup Discovery Loop has produced what can be called the most luxurious pitch deck (business plan) in history.

Here are three of its pages:

First page, What we have built together;

Second page, How large were the teams we managed;

Third page, How strong is our technical influence.

Another page: Here are some personal photos of us...

That's it, just that simple.

Big G's Big Bro (Jeff Dean) be like: Fundraising? Isn't that a walk in the park?

Silicon Valley VCs are already lining up to wire the money.

The founder of one of the lead investors directly stated:

We feel "chosen" to invest in Big Bro's new company, truly an honor!!

Netizens were ecstatic after seeing it: When you run into Big Bro, it's not even clear who's pitching to whom.

Oh Big Bro, Big Bro, even three slides are too many.

"Your pitch deck only needs one page: Google me".

The Most Luxurious Pitch Deck in AI Startup History: What Does It Look Like?

A normal pitch deck usually answers: What problem are you solving, what is your product, how big is the market, how do you plan to make money...

And, why are you the one to do it.

Big Bro, true to his status... starts answering from the last question.

But then again, this is Jeff Dean we're talking about!

You know, back in the old days, this word was synonymous with vibe coding (doge).

He could have just gone with "I, Jeff Dean, send money", yet the big shot still handcrafted such a simple and honest PPT.

First page: What we have built together.

It lists the names of the 4 founders and their major achievements, categorized into 4 groups:

Products: Google Search, Ads, Gmail, Translate, Gemini, Cloud TPU;

Infrastructure: GFS, MapReduce, Bigtable, Spanner, TensorFlow, Pathways;

AI Research: Word2Vec, Seq2Seq, MoE, Model Distillation, PaLM, Flamingo, Chinchilla;

AI Applications: AlphaChip, AlphaStar, AlphaFold, Weather Forecasting, and various generations of Gemini models.

...What is this? It's like they brought the entire Google product catalog up there.

As netizens joked:

The best product I ever made at Google: Google.

Source: Xiaohongshu user comment @Kevinqyh

Second page: How large were the teams we managed, and which AI entrepreneurs did we mentor.

Jeff Dean co-founded and managed Google Brain, with a team size that once reached about 600 people; the Google Research and AI teams he managed peaked at around 4400 people.

Oriol Vinyals managed a team of about 250 people and created the Gemini pre-training team.

Quoc Le managed a team of about 60 people.

All three have respectively served as Gemini co-tech leads, working on pre-training and post-training.

Even more outrageous is the long list pulled out below... basically covering half the AI world today.

Dario Amodei, Ilya Sutskever, Noam Shazeer... these household names aside, there are also founders of well-known AI labs like Physical Intelligence, Thinking Machines, and Sakana AI.

Among the familiar Chinese faces is Yang Zhilin.

During his PhD at Carnegie Mellon, he joined Google Brain, collaborating with Quoc Le's team on language model architectures and pre-training methods.

During this period, he, together with Dai Zihang and others, proposed Transformer-XL and XLNet.

The former attempted to break through the fixed text window of ordinary Transformers, allowing the model to span different paragraphs and retain longer-range information; the latter explored a different pre-training path compared to BERT, surpassing BERT on 20 natural language processing tasks reported in the paper.

The rest, as they say, is history.

Yang Zhilin founded Moonshot AI and created Kimi. Kimi was first remembered by users for its long-context capabilities.

Technologies later disclosed by Moonshot AI, such as Mooncake, MoBA, and Kimi Linear, already employed different methods to address the reasoning costs, attention computation, and caching pressures brought by long contexts.

Dai Zihang, Yang Zhilin's long-time partner, later joined the founding team of xAI.

During his PhD at Carnegie Mellon, he collaborated with the Quoc Le team at Google Brain, co-authoring Transformer-XL and XLNet with Yang Zhilin. In both papers, they were noted as co-first authors.

After completing his PhD, Dai Zihang joined Google Brain as a research scientist, continuing his work on language models and efficient Transformers.

For example, he contributed to proposing FLASH, which uses a new efficient attention structure to allow models to process longer sequences approximately linearly while maintaining performance. The paper reported up to ~12x training speed gains on different language modeling tasks.

He also appears in the author list of the first Gemini technical report.

Big Bro's PPT also includes another Zhejiang University alumnus, Zhang Guodong.

He interned at Google Brain and DeepMind. His representative research includes analyzing which training algorithm choices truly matter under different batch sizes; he has also studied minimax optimization, multi-agent optimization, and how to make models give checkable answers via a Prover-Verifier mechanism.

He is also a co-author of the Deformable Convolutional Networks paper. This work later became an important foundational module in the computer vision field.

In 2023, Zhang Guodong joined the initially publicized founding team of xAI.

Back to Big Bro's PPT.

Third page: How strong is our academic influence in AI and distributed systems.

On the left is a Google Scholar screenshot showing "Highly Cited AI Researchers".

Quoc Le, Oriol Vinyals, and Jeff Dean are all highlighted with red boxes.

On the same page, you can also see influential scholars like Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever, Ian Goodfellow, and Chinese AI researcher Ren Shaoqing.

Ren Shaoqing is a core author of classic computer vision research like Faster R-CNN, later entering the fields of autonomous driving and AI research.

On the right are "Highly Cited Distributed Systems Researchers".

It primarily shows the Google Scholar page for highly cited scholars under the related research tag, with citation counts also constantly updating.

Jeff Dean and Sanjay Ghemawat are again circled in red. Among them, Jeff Dean's total Google Scholar citations have exceeded 420,000, and Sanjay Ghemawat's exceed 170,000.

This also reveals the composition of Discovery Loop's founding team:

Quoc Le and Oriol Vinyals are closer to machine learning and cutting-edge model research, while Jeff Dean and Sanjay Ghemawat possess immense experience in building large-scale systems.

Additionally, Big Bro even included photos of their various gatherings, outings, and fun times in the pitch deck...

The large yellow circle in the upper left is Jeff Dean himself; next to him with glasses and gray hair is Sanjay Ghemawat; the person with glasses in the small yellow circle in the middle of the table is Oriol Vinyals.

The other photos show various snapshots of their lives together: watching a game in London, dining in Patagonia, riding a motorbike in Vietnam, high-fiving in California.

At the bottom, a line reads: "We work and play together in London, Patagonia, Vietnam & California."

Showing this in a pitch deck... gotta say, Big Bro, you guys are way too chill. This might be the most relaxed pitch deck presentation in history.

But it also shows that these founders have worked together for decades, well-tuned. This is a huge plus for a startup, as there's no shortage of talented teams that self-destruct due to infighting.

(Like, for example, the Thinking Machines Lab next door)

So, what exactly do they plan to do?

Discovery Loop summarizes its mission as:

Automating Machine Learning, Science & Engineering to Accelerate Discovery & Progress.

Its basic idea is the "Automated Experiment Loop".

Research today often involves repeatedly going through a cycle: Propose a hypothesis, design an experiment, run the experiment, analyze results, modify the plan, then start the next round.

Discovery Loop aims to bring AI into this loop, running massive numbers of experiments simultaneously and automatically adjusting the next round's plan based on the results.

Initially, the company will focus on the machine learning research and engineering the four founders are most familiar with. In the future, this methodology could be extended to computer hardware, drug discovery, and other scientific and engineering problems.

Many VCs Have Already Snagged a Ticket

With such a luxurious lineup, it's simply a matter of Big Bro picking VCs, not the other way around.

Indeed, some VCs have already secured tickets. Confirmed investors include Khosla Ventures, Radical Ventures, Lightspeed Venture Partners, Kleiner Perkins, and Doerr Capital.

Among them, Khosla Ventures and Radical Ventures are co-lead investors.

They are almost all old-school players in the Silicon Valley VC scene.

Khosla Ventures has long bet on high-risk, heavy-tech projects, having invested in OpenAI back in 2018; Radical Ventures is a Canadian venture firm focused on AI, with a portfolio including Cohere, Waabi, and World Labs.

Furthermore, Jeff Dean's former employer Alphabet also participated in the investment and signed a long-term cloud computing cooperation agreement with Discovery Loop.

The specific financing amount has not been officially announced. Axios, citing insiders, reported the round size reached "hundreds of millions of dollars", but this has not been confirmed by Discovery Loop or the investment firms.

Interestingly, some VCs that got tickets are actively stepping forward, beating the drums and spreading the news.

For example, Khosla Ventures founder Vinod Khosla specifically posted on X to announce:

Feeling very honored to be chosen to lead the investment in Discovery Loop!

He even compared this bet to the 2018 investment in OpenAI, believing Discovery Loop could bring an impact of a similar magnitude.

Another lead investor, Radical Ventures, also had its partner announce the news on domestic social media.

Source: Radical Ventures investor Xiaohongshu @Jules Qiu

The immense influence of Google's Big Bro is evident.

VCs be like:

"Big Bro, here's the check, you... you just fill in the amount."

One More Thing

Speaking of which, after Big Bro left, Google employees weren't exactly heartbroken.

Their first reaction was:

"Google hasn't lost Big Bro; it has finally open-sourced him to all of humanity!"

"Jeff Dean left Google so that the development speed of machine learning can finally catch up to him!"

Alright, alright, how can this not be considered a major contribution from Google to the open-source world?

(It would be even better if Gemini 4 gets released directly)

Big Bro's new company: https://www.discoveryloop.com/

References:

[1]https://x.com/JeffDean/status/2085036253263921218

[2]https://x.com/JeffDean/status/2085034604172603724

[3]https://x.com/vkhosla/status/2085034150361453032

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

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Perguntas relacionadas

QWhat is the name of Jeff Dean's new startup company and what is its core mission?

AThe new startup is called Discovery Loop. Its mission is to automate machine learning, science, and engineering to accelerate discovery and progress, focusing initially on an 'automated experiment loop' to manage iterative research processes.

QAccording to the article, what is the unique approach of Discovery Loop's business plan (BP) presentation compared to a typical one?

AInstead of starting with typical BP elements like problem statement or market size, Discovery Loop's presentation focused primarily on demonstrating the founders' credentials. It highlighted their past creations (like Google Search, TensorFlow), the size of teams they've managed, their academic influence, and their long-standing personal and professional relationships to answer 'why them'.

QWhich two venture capital firms are mentioned as co-lead investors in Discovery Loop's funding round?

AThe two co-lead investors are Khosla Ventures and Radical Ventures.

QThe article mentions several AI researchers who were previously part of Google Brain and are now founders of their own companies. Name two such researchers and their respective companies.

ATwo examples are Yang Zhilin, the founder of Moonshot AI (known for Kimi), and Dai Zihang, a founding member of xAI.

QWhat humorous point does the article make about Jeff Dean's potential need for a traditional business plan?

AThe article humorously suggests that Jeff Dean's BP could be reduced to a single page saying 'Google me,' implying his legendary reputation and track record at Google are sufficient to attract investors without a detailed plan.

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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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328 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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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. 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O que é AGENT S

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.

1.7k Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2026.06.02

Como comprar S

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