2025英偉達獎學金名單公佈，6位華人入選！中科大浙大校友在列，人均6萬美元

編輯：編輯部 HYZh

【新智元導讀】人均6萬美金，英偉達2025年博士獎學金名單揭曉了！今年，共有10位天才學者入選，華人比例佔六成，其中不乏有中科大、浙大、上交、上科大、東南大學優秀校友。值得一提的是，5名入圍學者全是華人學生。

剛剛，備受期待的英偉達2025-2026年度博士獎學金出爐了！

該獎學金計劃已經累計開展了二十多年，一直支持著從事與英偉達技術相關傑出工作的研究生。

前幾年還是每人5萬美元，而今年隨著風生水起的英偉達市值節節攀高，博士獎學金計劃也跟漲20%，每位獲選者都可以拿走6萬美元！

今年，在一共600位符合條件的申請者中，經過層層篩選，最終共有10位來自世界各地的博士研究生獲選，另有5位華人學者成功入圍。

其中，共有6位華人學者成功入選，中科大、浙大、上交、上科大、東南大學校友上榜。另外5位入圍的優秀學者中，其中一位Wenlong Huang還是李飛飛高徒。

他們的研究工作處於加速計算的前沿，涵蓋了自主系統、計算機架構、計算機圖形學、深度學習、編程系統、機器人技術以及安全性等項目。

此外，這些從激烈的競爭中脫穎而出的獲獎者，還將受邀參加英偉達的夏季實習。

接下來，一起看看入選名單的學者都有誰。

10位獲獎者

Jiawei Yang

所在學校：南加州大學

入選理由：通過自監督學習創建可擴展的、通用的基礎模型，用於自主系統；利用神經重建捕獲詳細的環境幾何和動態場景行為，並提升機器人技術、數字孿生技術和自動駕駛的適應能力。

Jiawei Yang是南加州大學（USC）的二年級博士生，導師是Yue Wang教授。

此前，他曾在2020年獲得了東南大學的計算機科學與工程學士學位，並於2023年獲得加利福尼亞大學洛杉磯分校（UCLA）的電氣與計算機工程系碩士學位。

Jiawei Yang研究興趣集中在計算機視覺、計算機圖形學與深度學習的交叉領域，目前也在探索語言模型的可能性。尤其關注從感知到推理、重建及生成的表徵學習，旨在彌合人類認知與機器智能之間的鴻溝。

他的研究理念核心在於相信簡潔與可擴展的力量，「我被那些既優雅簡潔又具備有效擴展潛力、能產生重大影響的創意所吸引」，在他的個人主頁中醒目地寫道。

Jiayi (Eris) Zhang（張嘉懿）

所在學校：史丹福大學

入選理由：設計和開發智能算法、模型與工具，從而提升用戶在設計、動畫和仿真中的創造力和生產力。

Jiayi Zhang現為史丹福大學計算機科學專業的三年級博士生，師從Doug L. James教授。

她對計算機圖形學有著廣泛的興趣，涵蓋物理仿真、幾何處理以及計算設計與製造等領域。

目前，她的研究主要集中在開發智能算法、模型和工具，以提升用戶在設計、動畫製作和仿真中的創造力與生產效率。

在此之前，Jiayi Zhang在多倫多大學取得了計算機科學和數學學士學位，師從Alec Jacobson教授。並且，在校期間，她曾與Marc Alexa、David Levin、Fanny Chevalier和Ken Jackson教授一起進行研究，研究主題涵蓋計算機圖形學、人機交互和數值分析。

Ruisi Cai（蔡睿思）

所在學校：德克薩斯大學奧史甸分校

入選理由：致力於大規模基礎模型的高效訓練和推理，以及AI安全性和隱私保護。

Ruisi Cai是德克薩斯大學奧史甸分校電氣與計算機工程系VITA組的三年級博士生，導師是Zhangyang (Atlas) Wang。

在此之前，她獲得了中國科學技術大學（USTC）的工學學士學位。直博三年來，累計發表八篇頂會論文。

目前的研究重點包括：自適應框架——彈性模型用於自適應部署，專家混合模型（MoE），長上下文生成——長上下文訓練與服務，狀態空間模型（SSM），可信機器學習——專家混合模型（MoE）的魯棒性，以及分佈式訓練。

Tairan He（何泰然）

所在學校：卡內基梅隆大學

入選理由：研究人形機器人的發展，重點通過大規模從模擬到現實的學習推進全身運動操控。

Tairan He是卡內基梅隆大學機器人研究所的二年級博士生，師從Guanya Shi和Changliu Liu 。

同時，他也是Jim Fan和Yuke Zhu領導的NVIDIA GEAR小組的成員。

他在上海交通大學獲得計算機科學學士學位，導師是張偉楠。他也曾在微軟亞洲研究院工作過。

目前，他的研究重點在如何構建機器人的數據飛輪，來解鎖人類水平的運動技能和語義智能，以及如何讓機器人具有適應性、通用性、敏捷性和安全性，執行有用的任務。

今年10月爆火的機器人項目HOVER由英偉達高級科學家Jim Fan帶隊，論文一作之一便是Tairan He。

Xiaogeng Liu

所在學校：威斯康辛大學麥基迪遜分校

入選理由：開發穩健且可信的AI系統，重點評估和增強機器學習模型，以確保其在多樣化攻擊和不可預見輸入下的一致性能和韌性。

Xiaogeng Liu是威斯康辛大學麥基迪遜分校信息科學專業的二年級博士生，師從Chaowei Xiao教授。

2023年，他獲得華中科技大學碩士學位。

他的研究興趣在於值得信賴的人工智能，尤其是機器學習模型的穩健性，強調模型保持性能並抵抗任何類型的攻擊或意外輸入的能力。

Yunze Man

所在學校：伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校

入選理由：開發麵向多模態和具身AI智能體的視覺中心推理模型，重點研究動態場景中的以對象為中心的感知系統、用於開放世界場景理解和生成的視覺基礎模型，以及用於具身推理和機器人規劃的大型多模態模型。

Yunze Man是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學系的博士，師從Yuxiong Wang和Liangyan Gui。

此前，他在卡內基梅隆大學獲得了機器人學碩士學位，導師是Kris Kitani，並在浙江大學獲得了計算機科學學士學位。

他的研究興趣在於視覺、機器學習和機器人技術的交叉領域。

現在，他正致力於為多模態和具體人工智能代理開發以視覺為中心的推理模型，重點關注動態場景中以對象為中心的感知系統、用於開放世界場景理解和生成的視覺基礎模型，以及用於具體推理和生成的大型多模態模型和機器人規劃。

Zhiqiang Xie

所在學校：史丹福大學

入選理由：構建基礎設施以支持更高效、可擴展且複雜的復合 AI 系統，同時提升此類系統的可觀測性和可靠性。

Zhiqiang Xie是史丹福大學計算機科學三年級博士生。

他的研究旨在構建基礎設施，以實現更高效和大規模的機器學習，並增強此類系統的可觀察性和可靠性。他在MAST實驗室工作，師從Christos Kozyrakis教授，還與Kayvon Fatahalian教授密切合作。

他在上海科技大學獲得碩士和學士學位，曾在馬普所（MPI-SWS）的雲軟件系統組、微軟亞洲研究院的系統和網絡研究組、AWS上海人工智能實驗室的DGL團隊實習。

Anish Saxena

所在學校：佐治亞理工學院

入選理由：重新思考跨堆棧的數據移動。這一研究涵蓋大語言模型架構、系統軟件和內存系統，目的是提高LLM訓練和推理的效率。

Anish Saxena師從Moin Qureshi教授，他的興趣是運用計算機體系結構概念來解決一些有趣的問題。在此之前，他在印度理工學院坎普爾分校完成了本科階段的學習。

近期的工作包括利用新興的CXL內存互連技術設計以帶寬為中心的服務器。

目前，他正致力於在大語言模型服務堆棧，也就是LLM架構、系統軟件及內存系統中進行數據移動優化，以實現服務效率的階躍式提升。

Seul Lee

所在學校：南韓科學技術院

入選理由：開發用於藥物發現的分子生成模型和化學空間探索策略。

Seul Lee是南韓科學技術院（KAIST）機器學習與人工智能實驗室（MLAI）的三年級博士生，由Sung Ju Hwang教授指導。在此之前，她的本科與碩士階段也都在KAIST完成。同時，她也是英偉達GenAIR團隊的研究實習生。

她的研究興趣包括科學AI和生成模型，特別關注其在科學研究中的應用與創新。

Sreyan Ghosh

所在學校：馬里蘭大學帕加分校

入選理由：通過設計資源高效的模型和訓練技術，推進音頻處理和推理，改進音頻表示學習，並增強 AI 系統的音頻感知能力。

Sreyan Ghosh是馬里蘭大學帕加分校（UMD）計算機科學專業的三年級博士生，在Gamma實驗室開展研究工作，導師是Dinesh Manocha教授。

他於2020年在班加羅爾的Christ University獲得了計算機科學與工程學士學位。在本科期間，他曾贏得了超過20項國家級和國際級黑客馬拉松比賽（hackathons）。

他的研究方向是推動音頻處理技術的發展，包括語音、聲音和音樂，並致力於解決以下挑戰——開發數據和計算高效的音頻模型、改進音頻表徵學習，以及增強AI系統對音頻的感知和推理能力。

5位入圍者，全是華人

Bo Zhao

所在學校：加州大學聖地亞哥分校

Bo Zhao是加州大學聖地亞哥分校（UCSD）的計算機科學四年級博士生，導師是Rose Yu教授，對深度學習中的數學結構感興趣。

她曾在佐治亞理工學院獲得計算機科學碩士學位，並在伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UIUC）獲得計算機科學和物理學的學士學位。

目前，Bo Zhao正在研究神經網絡參數空間中的對稱性，以及它們對優化、泛化和損失景觀的影響。

Chenning Li

所在學校：麻省理工學院

Chenning Li是麻省理工學院CSAIL（計算機科學與人工智能實驗室）EECS（電氣工程與計算機科學系）網絡與移動系統組的博士生，師從Hari Balakrishnan教授和Mohammad Alizadeh教授。

他在2018年曾獲得了清華大學工程學學士學位，並在密歇根州立大學取得了計算機科學碩士。

他的研究重點是將機器學習應用於增強網絡、網絡系統和邊緣/移動計算。

Dacheng Li

所在學校：加州大學伯克利分校

Dacheng Li是加州大學伯克利分校EECS（電氣工程與計算機科學系）的二年級計算機科學博士生，並和MIT學院Song Han教授密切合作。

在LMSYS、Sky和BAIR實驗室，師從Ion Stoica教授和Joseph Gonzalez教授。

此前，他曾在CMU獲得了機器學習碩士學位，師從Eric Xing教授和Hao Zhang教授。還在加州大學聖地亞哥分校獲得計算機科學和數學雙學位，師從Zhuowen Tu教授。

Dacheng Li研究的是全棧機器學習和系統，目標開發和支持高性能模型，推動現實世界中的智能應用。

Jiankai Sun

所在學校：史丹福大學

Jiankai Sun是史丹福大學的博士候選人和跨學科研究生研究員，在多機器人系統實驗室（MSL）師從Mac Schwager教授。

同時，他還是史丹福人工智能安全中心的研究員。

Jiankai Sun曾在上海交通大學獲得了計算機科學學士學位，並在港中文大學取得了哲學碩士學位。

他的研究興趣覆蓋了多個領域，包括學習、感知和決策的機器人和具身智能，以及世界模型的推理規劃等等。

Wenlong Huang

所在學校：史丹福大學

Wenlong Huang是史丹福大學計算機科學專業的三年級博士生，在史丹福視覺與學習實驗室（SVL）師從李飛飛教授。

他的研究目標是，賦予機器人在開放世界操作任務中的泛化能力，尤其是在家庭環境中。

他曾在2021年獲得了加州大學伯克利分校獲得計算機科學學士學位，師從Deepak Pathak、Igor Mordatch和Pieter Abbeel教授。

這些導師，皆是圈子裡有名的具身智能領域的專家。在與李飛飛教授合作的研究中，Wenlong Huang皆是以一作的身份出現。

https://blogs.nvidia.com/blog/graduate-fellowship-recipients-2025-2026/