2025英伟达奖学金出炉,7位华人博士生入选,上交、中科大、浙大校友在列
- 2024-12-20 14:48:00
- 刘大牛 转自文章
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华人学生占比 70%。
今天,一年一度的英伟达奖学金公布了入选者名单。
二十多年来,英伟达研究生奖学金计划(NVIDIA Graduate Fellowship Program)一直为研究生提供与英伟达技术相关的杰出工作支持。英伟达迄今为止已向近 200 名学生提供了 600 万美元的资助,推动了机器学习、计算机视觉、机器人和系统编程等领域的研究工作。
今年同样宣布向计算创新相关领域的 10 位博士生提供每人 6 万美元的奖金,他们的工作涉及到了自主系统、计算机架构、计算机图形学、深度学习、编程系统、机器人和安全。本届获奖者中有 7 位华人博士生入选。
Jiawei Yang
机构:南加州大学
入选理由:通过自监督学习为自主系统创建可扩展、可泛化的基础模型,利用神经重建来捕捉详细的环境几何和动态场景行为,并增强机器人、数字孪生技术和自动驾驶的适应性。
Jiawei Yang 目前是南加州大学二年级博士生,指导老师是 Yue Wang 教授。在此之前,他在加州大学洛杉矶分校攻读硕士学位。
Jiawei Yang 的研究兴趣在于计算机视觉、计算机图形学和深度学习的交叉领域。特别是,他的兴趣集中在表征学习上,从感知到推理、重建和生成。
张嘉懿(Jiayi (Eris) Zhang)
机构:斯坦福大学
入选理由:开发智能算法、模型和工具,以增强用户在设计、动画和模拟方面的创造力和生产力。
张嘉懿是斯坦福大学计算机科学专业三年级博士生,指导老师是 Doug L. James 教授。
她对计算机图形学有着广泛的兴趣,包括物理模拟、几何处理和计算制造。目前,她的研究主要集中于开发智能算法、模型和工具,以提高用户在设计、动画和模拟方面的创造力和生产力。
之前,张嘉懿在多伦多大学完成了计算机科学和数学的本科学习,指导老师是 Alec Jacobson 教授。
Ruisi Cai
机构:德克萨斯大学奥斯汀分校
入选理由:致力于大规模基础模型的高效训练与推理与人工智能安全隐私保护。
Ruisi Cai 是德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系 VITA 小组的博士生,导师是 Zhangyang (Atlas) Wang 教授。她在中国科学技术大学获得了本科学位。
目前,我的研究方向主要集中在机器学习,主要包括大规模基础模型的高效训练与推理与人工智能安全与隐私。她也是将推理系统的吞吐量提高了近 30 倍的 KV 缓存逐出策略 H2O 的主要作者。
何泰然(Tairan He)
机构:卡耐基梅隆大学
入选理由:人形机器人的发展,重点是通过大规模的仿真到现实学习来推进全身运动操作。
何泰然目前是卡耐基梅隆大学博士二年级学生,指导老师是 Guanya Shi 和 Changliu Liu。他还是 Jim Fan 和 Yuke Zhu 领导的 NVIDIA GEAR 小组的成员。此前,他在上海交通大学获得了计算机科学学士学位,导师是张伟楠。
Xiaogeng Liu
机构:威斯康星大学麦迪逊分校
入选理由:开发强大且值得信赖的人工智能系统,重点在于评估和增强机器学习模型,以确保一致的性能以及对各种攻击和意外输入的抵御能力。
Xiaogeng Liu 目前是威斯康星大学麦迪逊分校博士二年级学生,导师为 Chaowei Xiao。此前他于 2023 年获得华中科技大学硕士学位。
Yunze Man
机构:伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校
入选理由:为多模态和具身人工智能智能体开发以视觉为中心的推理模型,重点关注动态场景中的以对象为中心的感知系统、用于开放世界场景理解和生成的视觉基础模型,以及用于具身推理和机器人规划的大型多模态模型。
Yunze Man 目前是伊利诺伊大学香槟分校计算机科学专业的博士生,导师是 Yuxiong Wang 和 Liangyan Gui。他在卡内基梅隆大学获得机器人学硕士学位,导师是 Kris Kitani,此前在浙江大学获得计算机科学学士学位。
Zhiqiang Xie
机构:斯坦福大学
入选理由:搭建基础设施,提高了复合型人工智能系统的效率、可扩展性和可靠性,同时让 AI 系统更容易被观察,更可信。
Zhiqiang Xie 目前是斯坦福大学的计算机科学博士生,导师是 Christos Kozyrakis 教授。他的研究集中在构建提升大规模机器学习系统的效率、可扩展性和可靠性的基础设施上。他在上海科技大学获得了硕士和学士学位。同时,他也是广受好评的、专为大语言模型设计的结构化生成语言 SGLang 的主要作者。
详情可参见人工智能站此前的报道:《 吞吐量提升 5 倍,联合设计后端系统和前端语言的 LLM 接口来了》
Seul Lee
机构:韩国科学技术院
入选理由:为药物发现应用开发分子生成模型以及化学空间探索策略。
Seul Lee 是韩国科学技术院(KAIST)机器学习和人工智能实验室 (MLAI) 的三年级博士生,她的导师为 Sung Ju Hwang。她在 NVIDIA 基础生成式人工智能研究团队 (GenAIR) 担任研究实习生,研究兴趣包括科学人工智能和生成模型。
Anish Saxena
机构:佐治亚理工学院
入选理由:重新思考跨堆栈的数据移动 —— 跨越大型语言模型架构、系统软件和内存系统 —— 以提高 LLM 训练和推理的效率。
Anish Saxena 现在是佐治亚理工学院博士生,师从 Moin Qureshi 教授。在此之前,他本科毕业于印度理工学院坎普尔分校。
Anish Saxena 目前正在研究大型语言模型服务堆栈(LLM 架构、系统软件和内存系统)中的数据移动优化,以逐步提高 LLM 服务效率。
Sreyan Ghosh
机构:马里兰大学帕克分校
入选理由:通过设计资源高效的模型和训练技术来推进音频处理和推理,改进音频表征学习并增强人工智能系统的音频感知。
Sreyan Ghosh 是马里兰大学帕克分校(UMD)计算机科学三年级博士生,在 Gamma Lab 接受 Dinesh Manocha 教授指导。他的工作重心是推进音频处理,包括语音、声音和音乐。他的工作目标包括开发数据和计算高效的音频模型、改进音频表征学习、增强 AI 系统中的音频感知和推理。
此外,今年的英伟达奖学金还有 5 位入围者,他们全部都是华人。
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