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2026英偉達(dá)獎(jiǎng)學(xué)金揭曉:8位華人博士生強(qiáng)勢(shì)登榜,科研實(shí)力獲國(guó)際認(rèn)可

   發(fā)布時(shí)間:2025-12-05 16:52 作者:鐘景軒

英偉達(dá)研究生獎(jiǎng)學(xué)金計(jì)劃(NVIDIA Graduate Fellowship Program)近日公布了2026年度獲獎(jiǎng)名單,共有10位博士生憑借在計(jì)算創(chuàng)新領(lǐng)域的卓越研究脫穎而出。每位獲獎(jiǎng)?wù)邔@得最高6萬(wàn)美元的資助,用于支持其涵蓋自主系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、深度學(xué)習(xí)等前沿方向的研究工作。本年度獲獎(jiǎng)?wù)咧?,華人學(xué)者占比達(dá)八成,延續(xù)了近年來(lái)該獎(jiǎng)項(xiàng)對(duì)華人科研力量的關(guān)注趨勢(shì)。

斯坦福大學(xué)成為最大贏家,共有4位博士生入選。其中,Yunfan Jiang師從李飛飛教授,專注于通過(guò)混合數(shù)據(jù)源構(gòu)建通用機(jī)器人,其研究整合了真實(shí)世界操作、大規(guī)模仿真與互聯(lián)網(wǎng)多模態(tài)監(jiān)督;耿晨的研究則聚焦4D物理世界建模,致力于開(kāi)發(fā)神經(jīng)符號(hào)圖形引擎以實(shí)現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)逆向建模;邵奕佳的研究方向?yàn)槿藱C(jī)協(xié)作,通過(guò)設(shè)計(jì)新型交互界面提升AI Agent與人類的溝通效率;另一位獲獎(jiǎng)?wù)唠m未詳述研究方向,但斯坦福團(tuán)隊(duì)的集體突破凸顯了該校在機(jī)器人與AI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

加州大學(xué)系統(tǒng)貢獻(xiàn)兩位獲獎(jiǎng)?wù)撸耗霞又荽髮W(xué)的Jiageng Mao通過(guò)融合互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)與物理先驗(yàn)知識(shí),推動(dòng)具身智能體在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的泛化能力;圣地亞哥分校的Liwen Wu則利用神經(jīng)渲染技術(shù)提升物理渲染的真實(shí)感與效率,其研究涵蓋三維重建與外觀建模等計(jì)算機(jī)圖形學(xué)核心領(lǐng)域。

其他獲獎(jiǎng)?wù)叻植荚谌蝽敿鈱W(xué)府:華盛頓大學(xué)的Shangbin Feng推進(jìn)模型協(xié)作研究,探索開(kāi)放AI生態(tài)中多模型的協(xié)同機(jī)制;佐治亞理工學(xué)院的Irene Wang提出協(xié)同設(shè)計(jì)框架,通過(guò)整合加速器架構(gòu)與調(diào)度算法優(yōu)化AI訓(xùn)練能效;哈佛大學(xué)的Shvetank Prakash聚焦AI智能體構(gòu)建,同時(shí)推進(jìn)超低功耗機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì);MIT的Manya Bansal則致力于設(shè)計(jì)面向現(xiàn)代加速器的編程語(yǔ)言,平衡模塊化編碼與底層性能控制的需求。

5位學(xué)者入圍終選名單,包括北京大學(xué)的Zizheng Guo、MIT的Peter Holderrieth、馬克斯普朗克計(jì)算機(jī)科學(xué)研究所的Xianghui Xie、斯坦福大學(xué)的Alexander Root以及達(dá)姆施塔特工業(yè)大學(xué)的Daniel Palenicek。他們的研究涉及量子計(jì)算、自然語(yǔ)言處理、生物信息學(xué)等跨學(xué)科領(lǐng)域,雖未最終獲獎(jiǎng),但已展現(xiàn)出不俗的科研潛力。

英偉達(dá)獎(jiǎng)學(xué)金計(jì)劃自設(shè)立以來(lái),持續(xù)為全球研究生提供科研支持,其評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)調(diào)技術(shù)創(chuàng)新性與應(yīng)用潛力。本年度獲獎(jiǎng)項(xiàng)目普遍呈現(xiàn)兩大特征:一是研究深度聚焦AI底層技術(shù),如加速器設(shè)計(jì)、模型協(xié)作機(jī)制等;二是強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科融合,例如將物理原理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)結(jié)合、通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練通用機(jī)器人等。這種趨勢(shì)反映出當(dāng)前AI領(lǐng)域正從單一技術(shù)突破轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性創(chuàng)新,而華人學(xué)者的突出表現(xiàn)也印證了中國(guó)科研力量在全球計(jì)算創(chuàng)新中的日益重要地位。

 
 
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