离开谷歌仅 48 小时，前谷歌首席科学家 Jeff Dean 亮相 AASF 2026 前沿与先锋斯坦福峰会，完成离职后首次公开对谈。对话由刚出任 Meta 超级智能实验室研究副总裁宋晓冬主持，现场云集李飞飞、陶哲轩以及多位诺奖得主，这场对话也成为观察下一代 AI 方向的重要窗口。

本次活动上，Jeff Dean 完整复盘 MoE、TensorFlow、Gemini 等里程碑项目，同时正式对外阐述新创业公司 Discovery Loop 的核心理念。他提出判断技术价值要追求10 倍量级提升，而非小幅百分比迭代，MoE 架构当年正是凭借训练算力质量比十倍改善，让团队确认技术路线可行。

复盘 TensorFlow 得失，他认为框架最大贡献是完成抽象解耦，把模型研究与硬件调度分离开，大幅降低全球深度学习开发门槛；而失败教训来自调试体验缺陷与生态目录失控，总结出核心代码保持简洁、生态向外延伸的平台建设经验。谈及 Gemini，他透露项目起源于一页内部备忘录，推动 Google Brain 与 DeepMind 团队合并，坚持原生多模态路线，同时坦言早期对代码能力投入滞后，后续发现模型编码能力可同步带动逻辑推理水平。

现场他抛出著名的 “5+2” 问题筛选方法论：值得攻坚的课题包含五个已有苗头的子问题，搭配两个未知挑战，兼顾可行性与突破性，配合广泛阅读、信封背面数量级估算，用来区分短期风潮与底层技术突破。

新公司 Discovery Loop 目标打造自动化科学发现闭环，将假设、实验、评估全流程交由 AI 运转，压缩实验周期、大规模并行试错，先落地机器学习研发自动化，再拓展至芯片硬件、新药研发、清洁能源领域，企业注册为公益公司，兼顾商业与公共价值。

针对大厂人才持续流向初创公司的行业现象，Jeff Dean 给出自己判断：云计算已经把基础设施变成可租用商品，小团队无需从零搭建底层底座，纯粹的使命专注度，是大组织很难复制的优势。同时他也提醒，AI 风险不能只靠技术解决，需要立法监管形成社会层面约束。