谷歌2024博士獎學金，KAN作者劉子鳴等數十位年輕華人學者入選

機器之心報道

機器之心編輯部

2024 年穀歌博士獎學金（Google PhD Fellowship）獲獎名單公佈了。該獎項旨在獎勵在計算機科學等前瞻科研領域表現優異的年輕學者，獎學金用於直接支持攻讀博士學位，並提供與谷歌研究導師合作的機會。

根據 2024 年穀歌博士生獎學金項目名單顯示，今年共有 85 人獲獎，分爲 13 個方向：算法與理論 8 人、分佈式系統與並行計算 1 人、健康與生物科學 11 人、人機交互與可視化 7 人、機器智能 22 人、機器感知 6 人、自然語言處理 12 人、網絡 2 人、量子計算 3 人、安全隱私和防止濫用 6 人、硅芯片研究 1 人、軟件系統 1 人、語音處理 5 人。

以下爲部分入選華人博士生介紹：

算法與理論

Sun Yan，新加坡國立大學

Sun Yan 是新加坡國立大學 (NUS) 計算機學院信息系統專業博士生，導師是 Stanley Kok 教授。Sun Yan 本科畢業於香港中文大學（深圳）。

Sun Yan 的研究興趣是機器學習中的算法及其應用，還研究過計算機圖形學，例如圖內核、異常檢測。

個人主頁：https://mathildasunyan.wixsite.com/academic-hub

呂欣，加州大學伯克利分校

呂欣是加州大學伯克利分校博士生，導師是 Avishay Tal 和 Jelani Nelson。呂欣本科畢業於清華大學交叉信息科學研究所（姚班）。

呂欣的研究興趣主要在於理論計算機科學，涉及僞隨機性、計算複雜度和差分隱私方面的問題。

個人主頁：https://people.eecs.berkeley.edu/~xinlyu/

健康與生物科學

Chang Kao Jung，陽明交通大學

Chang Kao Jung 爲陽明交通大學醫學博士，主要研究方向爲大數據、AI、基因遺傳學等領域。

Hanjia Lyu，羅徹斯特大學

Hanjia Lyu 是羅徹斯特大學計算機科學系四年級博士生，指導老師是羅傑波教授。此前，他在羅徹斯特大學獲得了數據科學碩士學位，在復旦大學獲得了學士學位，主要研究方向包括健康信息學，行爲科學等領域。

個人主頁：https://brucelyu17.github.io/

Jason Yang，加州理工學院

Jason Yang 爲加州理工學院博士生，指導老師是 Frances Arnold 教授和 Yisong Yue 教授，他本科畢業於耶魯大學。主要研究方向爲蛋白質工程、機器學習等領域。

谷歌學術：https://scholar.google.com/citations?user=SsDR5GkAAAAJ&hl=en

Kara Liu，斯坦福大學

Kara Liu 目前是斯坦福大學計算機科學博士生，指導老師是 Russ Altman 教授。她的研究重點是開發和應用機器學習方法，以實現公平有效的醫療保健。

在此之前，Kara Liu 在加州大學伯克利分校獲得計算機科學學士學位，還曾在 Pieter Abbeel 和 Aviv Tamar 的指導下從事長視界視覺規劃和表徵學習的研究。

個人主頁：https://karamarieliu.github.io/

Lingtong (Tony) Xu，多倫多大學

Lingtong (Tony) Xu 博士畢業於加拿大多倫多大學，本科畢業於不列顛哥倫比亞大學。

領英主頁：https://www.linkedin.com/in/tony-lt-xu/?originalSubdomain=ca

人機交互與可視化

Erzhen Hu，弗吉尼亞大學

Erzhen Hu 爲弗吉尼亞大學計算機科學博士生，導師是 Seongkook Heo 教授。在此之前，她獲得了弗吉尼亞大學統計學碩士學位和上海大學學士學位。Erzhen Hu 的研究包括通過多模態智能體增強人機交互、利用 LLM 以及將先進的 2D 和 3D 計算機視覺方法應用於多用戶場景、 XR 應用，探索人機通信範式。

個人主頁：https://erzhenh.com/

機器智能

曹宇舟，南洋理工大學

曹宇舟是新加坡南洋理工大學計算與數據科學學院博士生，研究方向爲統計學習及其在可信機器學習中的應用，導師是安波教授。曹宇舟本科畢業於中國農業大學。

個人主頁：https://yzcao-nkg.github.io/

Cheng-Yu Hsieh，華盛頓大學

Cheng-Yu Hsieh 是華盛頓大學計算機科學與工程專業的博士生，之前，他在臺灣大學獲得學士和碩士學位。Cheng-Yu Hsieh 的研究目標是藉助數據和模型擴展在當今的大規模環境中更加高效和有效，實現人工智能開發的民主化。

個人主頁：https://chengyuhsieh.github.io/

Eric Zhao，加州大學伯克利分校

Eric Zhao 是加州大學伯克利分校計算機科學博士生，導師是 Nika Haghtalab 和 Michael I. Jordan。

Eric Zhao 的研究興趣在於多目標機器學習的算法和數學基礎。

個人主頁：https://eric-zhao.com/

Haodong Lu，新南威爾士大學

Haodong Lu 是新南威爾士大學博士生，導師是 Dong Gong 和 Lina Yao。

Haodong Lu 的研究興趣集中在理解和適應數據分佈變化，特別關注分佈外 (OOD) 檢測和持續學習，致力於開發強大的計算機視覺和多模態模型，能夠隨着時間的推移有效地檢測和適應新的數據分佈。

Kaiwen Wang，康奈爾大學

Kaiwen Wang 目前是康奈爾大學的博士生，在進入研究生院之前，Kaiwen 在 Meta AI 工作，負責構建推薦算法模型和 ReAgent 平臺。他的研究領域包括強化學習、因果關係和大型語言模型。

黃凱旋，普林斯頓大學

黃凱旋是普林斯頓大學電氣與計算機工程系博士生，導師是王夢迪教授。黃凱旋本科畢業於北京大學。

黃凱旋的研究興趣是用於基礎模型的強化學習（例如，用於擴散模型 / 語言模型的 RLHF）和用於強化學習的基礎模型（LLM/VLM 智能體）。

個人主頁：https://hackyhuang.github.io/

Peizhen Li，麥考瑞大學

Peizhen Li 是麥考瑞大學計算學院的博士生，本碩就讀於中山大學。她的研究興趣集中在具身智能、機器人技術、機器學習。

Siyao Li，新加坡南洋理工大學

Siyao Li 是新加坡南洋理工大學 MMLab 的博士生，他的導師是 Chen Change Loy 教授。在此之前，他曾在商湯科技研究院擔任全職研究員，與 Quan Wang、Wenxiu Sun 和 Chao Dong 緊密合作。他的研究興趣集中在 3D 生成、AIGC 相關。

何曉昕，新加坡國立大學

何曉昕是新加坡國立大學計算機學院的博士生，指導老師爲 Bryan Hooi 和 Xavier Bresson。在此之前，她在復旦大學獲得了本科學位。她的研究興趣爲將深度學習技術應用於圖結構數據。

劉子鳴，麻省理工學院

相信大家還記得引起巨大關注與爭議的 KAN，劉子鳴就是 KAN 的一作。目前，他在麻省理工學院和 IAIFI 攻讀博士學位。他的研究興趣在於 AI for Physics，還成立了 AI4Science 研討會。

機器感知

張建榮（Jianrong Zhang），悉尼科技大學

Jianrong Zhang 爲悉尼科技大學博士生，導師是 Yi Yang 教授，他碩士畢業於吉林大學。他的主要研究方向爲計算機視覺和人體運動生成。

Sheng-Yu Wang，CMU

Sheng-Yu Wang 爲 CMU 博士生，導師是 CMU 助理教授朱儁彥，Sheng-Yu Wang 主要研究方向爲計算機視覺、深度學習等。Sheng-Yu Wang 參與的多篇論文被 ICCV、CVPR 接收。

個人主頁：https://peterwang512.github.io/

吳勝瓊，新加坡國立大學

吳勝瓊目前是新加坡國立大學計算學院 NExT++ 研究中心的博二學生，由 Tat-Seng Chua 教授指導，她在武漢大學獲得了碩士和學士學位。

吳勝瓊的研究興趣主要集中在基於場景圖的視覺 - 語言理解領域、多模態大型語言模型以及擴散模型。她是去年引發 AI 社區關注的「大一統」通用多模態大模型 ——NExT-GPT 的一作。

自然語言處理

David Wan，北卡羅來納大學教堂山分校

David Wan 是北卡羅來納大學教堂山分校的四年級博士生，指導老師是 Mohit Bansal。在此之前，他畢業於哥倫比亞大學，獲得學士和碩士學位，指導老師是 Kathleen McKeown。他的研究興趣是自然語言處理。

馬欣尹，新加坡國立大學

馬欣尹爲新加坡國立大學的博士，由王新超教授指導。本碩就讀於浙江大學。她是最流行的結構化剪枝方法 DepGraph 的二作。

她目前的研究重點在於高效訓練模型領域，已在 NeurIPS、CVPR、EMNLP、IJCAI 等頂級會議上發表了數篇論文。

Minzhi Li，新加坡國立大學

Minzhi Li 是新加坡國立大學的博士生，指導老師爲 Prof. Min-Yen Kan、Dr. Nancy F Chen 和 Prof. Shafiq Joty，同時也和楊笛一緊密合作。

她正在探索如何評估計算機在自然語言處理方面是否具備一定的社會智能。目前，她創建了相關分類體系、數據集以及更高效的數據處理方法。

陳山，馬斯特裡赫特大學

陳山是哈佛 - MGB AIM 的博士生，與馬斯特裡赫特大學聯合培養。他的目標是爲醫療保健開發更可解釋的人工智能系統，期望能建立起更穩健的評估方法，促進醫生和患者溝通，爲高風險醫療任務提供保障。

安全、隱私與預防濫用

Zihan Wang，昆士蘭大學

Zihan Wang 爲昆士蘭大學的博士生，師從副教授 Guangdong Bai 和 Jason Xue。目前他的研究興趣是用形式化方法解決機器學習系統在現實世界中的安全和隱私問題。

硅芯片研究

Yun-Chen Lo，臺灣清華大學

Yun-Chen Lo 目前是臺灣清華大學的電子工程博士，在哈佛大學訪學。他的研究重點在於爲 AI 應用設計高效的 VLSI 架構和系統，有多篇論文被 MICRO、DAC、ICLR、ICCAD、ESSCIRC 和 TC 等頂會和期刊接收。

個人主頁：https://yunchenlo.github.io/

語音處理

楊書文，臺灣大學

楊書文是臺灣大學的博士，是語音處理與機器學習（SPML）小組的核心成員。同時，他也是目前被廣泛使用的語音模型基礎測試集 SUPERB 的一作。

在業餘時間，他喜歡彈鋼琴。他致力於開發一個能夠全面理解語音，像真人一樣，可以與自然語言、視覺等模態融會貫通的感知系統。他的主攻方向是表徵學習，最近的研究集中在自監督學習、表徵泛化能力和高效的預訓練等領域。

個人網站：https://leo19941227.github.io/

https://research.google/programs-and-events/phd-fellowship/recipients/?filtertab=2024