2024 IBM博士生獎學金出爐：韓遲、卓越、張逸驊、馮尚彬等AI研究者入選

機器之心報導

機器之心編輯部

清華、浙大、西南大學、西安交大、華中科技大學、台灣大學…… 多位 2024 IBM 博士生獎學金獲得者畢業於國內高校。其中有你的校友嗎？

IBM 博士生獎學金（IBM PhD Fellowship Awards）剛剛公佈了 2024 年的獲獎者名單。相較於去年，今年的獲獎者數量大幅提升，從 10 人增至 24 人，其中華人獲獎者數量也從去年的 6 人升至 9 人。

據瞭解，IBM 博士生獎學金是一個頗有歷史的獎學金，自 1951 年以來就一直在「表彰和獎勵世界各地的優秀博士生」。

也因此，這個獎學金的競爭非常激烈，每年都有大量申請者。2024 年 IBM 博士生獎學金收到了來自 11 個國家 / 地區 76 所大學的數百份申請。經由 IBM 的技術專家審核，最終選出了這份有 24 人的獲獎者名單。這些獲獎者不僅已有卓越的學術成就，還提供了創新的研究提案，涉及的領域包括半導體技術、人工智能、混合雲計算、安全、量子計算和負責任計算等前沿研究領域。

下面我們簡要整理了其中的華人獲獎者信息：

Andi Gu  哈佛大學

個人主頁：https://andigu.github.io/

Andi Gu 是哈佛大學量子科學與工程項目的博士生，研究方向是量子信息與物理學的交叉領域。他本科畢業於加利福尼亞大學伯克利分校。他表示：「總體來說，我對複雜性問題非常感興趣。」其中既有物理系統中的複雜性，也包含計算機科學中的算法複雜性。

韓遲  伊利諾伊大學厄巴納 — 香檳分校

個人主頁：https://glaciohound.github.io/

韓遲（Chi Han）的長期研究目標是發展語言模型科學（the science of language models）。他表示自己的研究方向是解答這些問題：每個隱藏表示在 LLM 中扮演什麼角色？它們何時會出現故障或導致違反直覺的現象？我們如何調整機制以超越其固有限制並更好地服務於下遊任務？

為此，他一直在對 LLM 隱藏表示 LM 進行理論和實證分析，旨在提供見解並為 LM 開發有用的工具和解決方案。此外，AI 與機器學習的包容性也是其感興趣的課題。

他是 ACL 2024 傑出論文《Word Embeddings Are Steers for Language Models》以及 NAACL 2024 傑出論文《LM-Infinite: Zero-Shot Extreme Length Generalization for Large Language Models》的第一作者。

另外，韓遲不僅獲得了 IBM 博士獎學金，也獲得了 2025-2026 年度的亞馬遜 AICE 博士獎學金。

韓遲的導師是 Heng Ji。此前，他於清華大學姚班獲得學士學位。預計 2026 年 6 月畢業。

Chulin Xie  伊利諾伊大學厄巴納 — 香檳分校

個人主頁：https://alphapav.github.io/

Chulin Xie 的研究方向主要是可信機器學習和優化，本科畢業於浙江大學。她是 NeurIPS 2023 傑出論文《DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT Models》的共一作者，該論文為評估 GPT 的可信度構建了一個系統性的基準。

劉罡  聖母大學

個人主頁：https://liugangcode.github.io/

劉罡（Gang Liu）是聖母大學計算機科學與工程專業四年級博士生。他於 2021 年在中國西南大學獲得軟件工程學士學位。

他的研究方向包括圖機器學習的數據和學習基礎、圖機器學習的模型基礎（包括生成式模型、多模態分子表徵學習、多模態大型語言模型）、將圖機器學習用於科學發現（尤其是新材料）。

Hao-Yu Lan  普渡大學

Hao-Yu Lan 是普渡大學電氣與計算機工程繫在讀博士，研究方向是超越 CMOS 時代的、基於二維半導體的納米電子學。他本科畢業於成功大學，後在台灣大學取得碩士學位，並在台積電擔任過研發工程師。

逄鬱任 華盛頓大學

個人主頁：https://homes.cs.washington.edu/~ypang2/

逄鬱任（Rock Yuren Pang）是華盛頓大學 Paul G. Allen 計算機科學與工程學院的五年級博士生。他的研究主題是負責任的人工智能和人機交互，目標是將負責任計算的目標與計算研究實踐的現實相結合。他表示：「我目前的研究重心是構建新工具，以支持研究人員和從業者瞭解現有的大規模偏見，並利用群體智慧預測潛在的不利影響。」他還對可獲得性、數據可視化、技術和 HCI 的跨文化可用性感興趣。

逄鬱任是一位山東省青島第二中學校友，之後在瑪卡李斯特城學院獲得了數學學士學位。

馮尚彬 美國華盛頓大學

馮尚彬（Shangbin Feng）本科就讀於西安交通大學，現在華盛頓大學攻讀博士學位，師從 Yulia Tsvetkov。他的研究領域包括自然語言處理、知識圖譜、社交網絡分析等。

2023 年，馮尚彬以一作身份撰寫的論文《From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models》拿到了 ACL 2023 最佳論文獎。2024 年，他的一作論文《Don’t Hallucinate, Abstain: Identifying LLM Knowledge Gaps via Multi-LLM Collaboration》拿到了 ACL 2024 傑出論文獎。

個人主頁：https://bunsenfeng.github.io/

卓越  澳州蒙納士大學

卓越（Terry Yue Zhuo） 目前在 CSIRO 的 Data61 和蒙納士大學攻讀博士學位。他現任計算機智能項目（Computer Intelligence Project）的負責人，這是由 Meta 和 IBM 牽頭的 AI 聯盟（AI Alliance）的核心項目。

他的研究重點是計算機級代碼智能，特別是函數調用、代碼生成和智能體工作流程。他同時也在軟件工程領域開展研究（如漏洞檢測和移動應用程序）。他的長期目標是通過代碼 / 可執行語言構建通用人工智能（AGI）。

個人主頁：terryyz.github.io

他目前正在開發用於人工智能編碼和自動化軟件開發的開放評估平台 ——SWE Arena。該平台能夠實時執行和渲染任何代碼，完全免費使用，並將很快開源。他近期一作的 ICLR 2025 論文《BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions》是該會議得分前五的論文之一。該論文提出了一個新基準 BigCodeBench，可通過要求 LLM 調用來自 139 個庫和 7 個領域的多個函數調用作為工具來執行 1140 個細粒度任務，從而可以評估 LLM 通過程序解決具有挑戰性和實際任務的能力。此外，他參與的論文《SantaCoder: don’t reach for the stars!》獲得過 ICLR 2023 最佳論文獎。

今年，他將在蘇州舉辦的 EMNLP’25 會議上組織首個「NLP + 代碼：語言模型中的代碼智能」專題講座。 

張逸驊  美國密歇根州立大學

張逸驊（Yihua Zhang）高中畢業於鄭州外國語學校，本科畢業於華中科技大學，現在是密歇根州立大學 OPTML 研究組的四年級博士生，師從 Sijia Liu 教授。

他的研究重點是大型語言模型和擴散模型的可信和可擴展機器學習算法，特別關注理論基礎與實際應用的結合。

個人主頁：https://www.yihua-zhang.com/

除了 IBM 博士生獎學金，張逸驊還獲得過 2025 年 CPAL 新星獎，以及 2024 年 MLCommons 新星獎等重要榮譽。張逸驊曾在 Meta AI、亞馬遜 AWS AI 實驗室和思科研究院等科技公司實習，積累了寶貴的行業經驗。他致力於開發高效、可擴展且穩健的機器學習算法，以應對這些領域的挑戰。