谷歌2024博士獎學金名單揭曉！清華姚班大神呂欣，KAN一作劉子鳴獲獎

新智元報道

編輯：桃子

【新智元導讀】2024年穀歌博士獎學金名單揭曉了！今年，整個獲獎華人學者中，來自新加坡國立大學的人數佔絕大多數，另有清華姚班大神呂欣、開創性KAN論文一作入選。

一年一度谷歌博士獎學金（Google PhD Fellowship），終於公佈了！

今年，谷歌博士生獎學金名單顯示，今年共有85人獲獎，一共分爲13個方向：

今年，整個獲獎華人學者中，來自新加坡國立大學的人數佔絕大多數，另有清華姚班大神呂欣、開創性KAN論文一作入選。

2024 谷歌博士獎學金旨在表彰在計算機科學，以及相關領域進行傑出和創新研究的優秀博士研究生，並提供與谷歌導師合作的機會。

接下來，我們將着重介紹與AI、計算機領域相關的華人學者。

算法與理論

Sun Yan，新加坡國立大學

Sun Yan目前是新加坡國立大學計算機學院信息系統專業的一年級博士生，導師是Stanley Kok。

在此之前，她曾畢業於港中文大學深圳分校，獲得了金融工程學士學位。

Sun Yan的研究興趣在於機器學習中的算法及其應用。在此之前，她還研究了圖級任務的主題（graph-level tasks），比如圖內核、異常檢測。

Xin Lyu（呂欣），UC伯克利分校

呂欣是UC伯克利分校理論組的三年級博士生，導師是Avishay Tal和Jelani Nelson。

他獲得了清華大學交叉信息科學研究院（姚班）的學士學位。2020年，他入圍「2020年清華大學特等獎學金」。

呂欣的研究興趣一般在理論計算機科學。最近，他一直在思考僞隨機性，計算複雜性和差分隱私的問題。

2020年春夏，他曾有幸訪問了MIT，在 Ryan William教授的指導下研究複雜性理論。2022年暑假，還在谷歌研究院（山景城）實習，與Edith Cohen、Jelani Nelson、Tamás Sarlós、Uri Stemmer密切合作。

人機交互與可視化

Erzhen Hu，弗吉尼亞大學

Erzhen Hu是弗吉尼亞大學計算機科學專業的博士生，導師是Seongkook Heo教授。

在此之前，她曾獲得了弗吉尼亞大學統計學碩士學位、上海大學社會學學士學位。

她的研究包括通過多模態智能體增強人類與人工智能的交互，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，VMI和XR應用，來探索人類與人工智能的通信範式。

機器智能

Ziming Liu（劉子明），麻省理工學院

劉子明是麻省理工學院和IAIFI的四年級博士生，導師是Max Tegmark教授。

2020年，他曾在北京大學獲得了物理學學士學位。

他的研究興趣在於人工智能與物理學（一般科學）的交叉領域：我的最終目標是利用人工智能+科學建設一個更美好的世界，因此我對廣泛的主題都有興趣，包括但不限於人工智能科學家、物理學啓發的深度學習、深度學習科學、機械可解釋性等。

他還是革命性KAN論文一作。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.19756

Kaixuan Huang（黃凱旋），普林斯頓大學

黃凱旋是普林斯頓大學電子與計算機工程系的博士生，導師是Mengdi Wang教授。

在此之前，他曾在北大獲得了數學學士學位和計算機科學學士學位。本科生期間，得到了Zhihua Zhang教授指導。

他的研究興趣是基礎模型的RL（如擴散模型/語言模型的RLHF）和RL的基礎模型（LLM/VLM智能體）。

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，與Ranjay Krishna和Alex Ratner一起合作，解決當今大規模機器學習中的難題。

此前，他在臺灣大學獲得了學士和碩士學位。

他的研究基於四個互補的工作領域，分別應對數據和模型scaling挑戰的不同方面。

在數據方面，研究（1）如何高效地整理大型數據集；（2）如何通過數據有效地對齊模型行爲。在模型方面，研究（3）如何高效地部署大模型，以及（4）如何有效地使大模型適應下游應用。

Eric Zhao，UC伯克利分校

Eric Zhao是UC伯克利計算機科學博士四年級學生，同時也是谷歌研究院和西蒙斯研究所的訪問學者。他的導師是Nika Haghtalab和Michael I. Jordan，同時也是伯克利人工智能研究實驗室和CS理論小組的成員。

2020年，他獲得了加州理工學院（Caltech）學士學位。

他的研究是開發多目標機器學習的算法和數學基礎。他對多目標學習特別感興趣，因爲它可以：（1）理解大型語言模型的新興能力；（2）設計數據收集、預測和搜索的算法方法。

Eric Zhao曾在谷歌研究院研究大模型，在Salesforce研究院研究自動機制設計，在英偉達研究院研究算法公平性，在Uber研究院研究自動駕駛汽車。

Haodong Lu，新南威爾士大學

Haodong Lu目前是澳大利亞新南威爾士大學博士二年級學生，導師是Dong Gong博士和Lina Yao教授。

他的研究興趣主要集中，在理解和適應數據分佈的變化，特別是分佈外（OOD）檢測和連續學習。

Kaiwen Wang，康奈爾大學

Kaiwen Wang是康奈爾大學的計算機科學博士生，主要研究強化學習、因果關係和大模型，導師是Nathan Kallus和Wen Sun教授。

此前，他曾在劍橋大學獲得了計算機科學與數學的學士學位。

Peizhen Li（李佩珍），麥考瑞大學

李佩珍目前是麥考瑞大學計算機科學學院的博士在讀生，本科、碩士期間曾就讀於中山大學數據科學與計算機學院。她的研究興趣包括機器學習、具身智能等等。

Siyao Li，南陽理工大學

Siyao Li目前是新加坡南洋理工大學MMLab的三年級博士生，導師是Chen Change Loy教授。他目前的興趣包括內容創作的人工智能技術。

Xiaoxin He（何曉昕），新加坡國立大學

何曉昕是新加坡國立大學（NUS）計算機學院的一名博士生，導師是Bryan Hooi教授和Xavier Bresson教授。

她的研究興趣主要集中在圖深度學習上。

在加入新加坡國立大學之前，她曾在復旦大學計算機學院獲得了學士學位，導師是Yang Chen教授。

Cao Yuzhou（曹宇舟）， 南洋理工大學

曹宇舟目前是新加坡南洋理工大學計算機與數據科學學院的一名博士生，研究方向是統計學習及其在可靠機器學習中的應用，導師是Bo An教授。

在此之前，他曾於2021年在中國農業大學理學院獲得理學學士學位，導師是Yitian Xu教授。

機器感知

Sheng-Yu Wang，卡內基梅隆大學

Sheng-Yu Wang是CMU博士生，導師是Jun-Yan Zhu。他感興趣的研究包括對神經網絡分析、物理世界建模。

Shengqiong Wu，新加坡國立大學

Shengqiong Wu曾在在武漢大學獲得碩士和學士學位，目前是新加坡國立大學計算機學院NExT++研究中心二年級博士生，導師是Tat-Seng Chua。

她的研究興趣主要是基於場景圖的視覺語言理解，包括多模態大模型和擴散模型等。

Jianrong Zhang（張健榮），悉尼科技大學

張健榮是悉尼科技大學一年級博士生，導師是Yi Yang教授。

在此之前，他曾在吉林大學計算機科學與技術學院獲得碩士學位。2020 年，在同校的軟件學院獲得工學學士學位。

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，導師是Mohit Bansal。在此之前，他在哥倫比亞大學獲得了學士和碩士學位，導師是Kathleen McKeown。他的研究興趣是自然語言處理。

Ma Xinyin（馬欣尹），新加坡國立大學

馬欣尹目前是新加坡國立大學學習與視覺實驗室的博士生，導師是Xinchao Wang教授。

在此之前，她在浙江大學獲得了計算機科學碩士學位，導師是Weiming Lu教授。而且她還在浙江大學獲得了軟件工程學士學位。

她目前正在從事高效學習方面的研究，包括語言模型和擴散模型的效率；加速訓練：數據集提煉和核心集；使用合成數據進行壓縮，例如無數據蒸餾。

Minzhi Li，新加坡國立大學

Minzhi Li正在新加坡國立大學WING實驗室攻讀計算機科學博士學位，研究方向是以人爲本和社會意識自然語言處理。

此前，她曾獲得了新加坡國立大學學士學位。

Shan Chen，馬斯特裡赫特大學

Shan Chen是哈佛大學馬斯特裡赫特分校（Harvard-MGB AIM）與馬斯特裡赫特大學（Maastricht University）聯合培養的博士生，師從Hugo Aerts博士和Danielle S. Bitterman醫學博士。

他對大模型的知識表示和特徵深感興趣，尤其是它們跨模式轉換的能力。

硅芯片研究（算法、架構、開源工具）

Yun-Chen Lo，臺灣清華大學

Yun-Chen Lo目前是哈佛大學計算機科學系的訪問博士生，導師是David Brooks教授和Gu-Yeon Wei教授。他還是臺灣清華大學電子工程系的博士生，導師是Ren-Shuo Liu教授。

他的總體研究興趣是超大規模集成電路設計和高效人工智能系統。

語音處理

Shu-wen Yang（楊書文），臺灣大學

Shu-wen Yang是臺灣大學計算機科學專業的博士生，導師是語音處理和機器學習（SPML）小組的Hung-yi Lee和Lin-shan Lee。

他的研究致力於開發人類級別的感知系統，該系統能全面理解語音（從聲學到語言學）及其與音頻、視覺和自然語言等其他模態的相互作用。

他的主要研究方向是表徵學習，最近的研究重點是自監督學習、表徵泛化和高效預訓練。

此外，健康與生物科學中的華人學者共有5人，分別是羅徹斯特大學Hanjia Lyu、加州理工學院Jason Yang、斯坦福大學Kara Liu、多倫多大學Lingtong (Tony) Xu、陽明交通大學Chang Kao Jung。

在安全、隱私與預防濫用領域中，獲獎華人學者是昆士蘭大學Zihan Wang。

完整名單請參見：

https://research.google/programs-and-events/phd-fellowship/recipients/