亚马逊AI博士奖学金项目概况 - 亚马逊AI博士奖学金计划将资助来自九所大学的100多名博士生，研究领域包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理 [1] - 项目将在2025–2026和2026–2027两个学年提供1000万美元资助，并每年额外提供2400万美元的AWS云计算额度，两年总计资助金额达6800万美元 [2] - 九所合作高校包括卡内基梅隆大学、约翰霍普金斯大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、德克萨斯大学奥斯汀分校和华盛顿大学 [1] 麻省理工学院获奖华人学者 - Jenny Huang是EECS博士生，研究兴趣包括数据驱动的机器学习、不确定性量化及高效人工智能开发 [4][6] - David Jin是计算科学与工程系博士生，研究方向为AI驱动决策系统中GPU加速的大规模优化方法，应用于机器人和能源领域 [8] - 张凇源是航空航天系博士生，本科毕业于清华大学钱学森班，研究兴趣集中在安全多智能体系统、强化学习、控制理论和机器人 [9][11] 卡内基梅隆大学获奖华人学者 - Yuxiao Qu致力于开发能像科学家一样提出假设、进行实验并得出结论的AI系统，以推动科学研究、药物发现和数字辅助领域 [14] - 王丹青专注于提高LLM智能体在复杂现实环境中的可靠性和安全性，通过建立基准评估方法、整合安全性与功能性训练 [15][17] - 吴梦迪本科毕业于清华大学姚班，利用机器学习自动适应计算内核优化策略，旨在跨平台提供高性能内核并加速模型训练推理 [18][20] - Xinyu Yang致力于简化端到端训练系统来扩展AI智能体，引入新生成模型架构实现多智能体工作流程 [21][23] - Zeji Yi研究将生成模型应用于通用机器人平台，为人形机器人基础模型铺平道路，潜在应用包括仓库自动化和配送中心 [24][26][27] - Zichun Yu专注于解决LLM有机数据有限的挑战，通过设计和优化合成数据生成系统提升预训练数据质量 [28][30] - Xinran Zhao研究增强RAG系统，提高在复杂检索增强生成场景中的意识、归因和有效性 [31][33] 加州大学伯克利分校获奖华人学者 - Dacheng Li研究目标是高效开发人工智能和人工世界，从事视觉文本生成模型与分布式系统交叉领域研究 [34][36] - Hao Wang研究通过受控安全推理实现安全代码生成，专注于安全、软件工程和LLM的交叉领域 [37][39] - Melissa Pan研究方向是将可持续性作为大规模机器学习和数据中心系统的首要优化目标，同时关注效率 [40][42] - 曹诗怡研究方向为在大规模异构系统上加速优化计算，特别是机器学习工作负载 [43][45] - Shuo Yang研究方向是高效的机器学习，包括LLM推理和DiT视频生成 [46][48] 德克萨斯大学奥斯汀分校获奖华人学者 - Haoyu Li研究重点是利用AI技术提升现代系统性能和可用性，关注数据分析流程、LLM缓存管理及边缘计算调度 [49][51] - Junbo Li主要研究方向是agentic大语言模型和强化学习，构建能自我演进、解释指令并利用外部工具解决复杂问题的流程 [52][54][55] - Kaizhao Liang研究方向包括高效训练方法、稀疏神经网络以及大语言模型 [56][58] - Zeping Liu研究重点是推进地理空间人工智能，关注地理基础模型和空间表征学习，已发表14篇论文 [59][61] - 徐浩然工作重点是扩展强化学习方法并整合生成式AI，以推动超越人类的通用人工智能，特别是在机器人技术和大语言模型领域 [62][64] - Chutong Yang对理论计算机科学和可信机器学习中的算法设计分析有广泛兴趣，包括学习理论、算法公平性等问题 [65][67] - Xiao Zhang研究重点是网络化和分布式系统，目前重点是通过跨层遥测和资源管理实现5G边缘可预测的AI性能 [68][69]