2025 英伟达奖学金名单公布：6 位华人入选，人均 6 万美元

近期公布了备受期待的英伟达2025-2026年度博士奖学金名单！

英伟达博士奖学金计划已经开展了20多年，一直支持着从事与英伟达技术相关杰出工作的研究生。

最新奖学金计划涨幅达20%，每位获选者可获得高达6万美元！

经过层层筛选，共有10位来自世界各地的博士研究生获选，其中5位华人学者入围。其中，有6位华人学者成功入选，来自中科大、浙大、上交、上科大、东南大学校友。

此外，5位优秀学者中，有一位是李飞飞高徒，名为Wenlong Huang。

获奖者们的研究工作涉及加速计算的前沿课题，包括自主系统、计算机架构、计算机图形学、深度学习、编程系统、机器人技术和安全性等。

这些获奖者还将受邀参加英伟达的夏季实习。

让我们一起来看看这些获奖学者的名单。

获奖者名单

Jiawei Yang

所在学校：南加州大学

研究方向：计算机视觉、深度学习

Jiawei Yang是南加州大学的二年级博士生，专攻计算机视觉、计算机图形学与深度学习。

他曾在2020年获得东南大学的学士学位，并于2023年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校的硕士学位。

Jiawei Yang的研究聚焦在感知到推理、重建及生成的表征学习，以弥合人类认知与机器智能之间的鸿沟。

他相信简洁与可扩展的力量，追求具有有效扩展潜力、能对社会产生影响的创意。

Jiayi (Eris) Zhang（张嘉懿）

所在学校：斯坦福大学

研究方向：智能算法、动画制作

Jiayi Zhang是斯坦福大学计算机科学专业的三年级博士生，专攻计算机图形学、物理仿真和几何处理。

她主攻开发智能算法、模型和工具，以提高用户在设计、动画制作和仿真中的创造力和生产效率。

她的研究主要集中在提升用户在设计和动画制作中的创造力和生产效率。

她曾在多伦多大学取得计算机科学和数学学士学位。

Ruisi Cai（蔡睿思）

所在学校：德克萨斯大学奥斯汀分校

研究方向：AI安全性、模型训练

Ruisi Cai是德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系的三年级博士生，研究领域包括大规模基础模型的高效训练和推理，以及AI安全性和隐私保护。

在本科阶段，她获得了中国科学技术大学的学士学位，发表了八篇顶级会议论文。

她的研究聚焦在自适应框架等领域，努力提升模型的训练效率和安全性。

Tairan He（何泰然）

所在学校：卡内基梅隆大学

研究方向：人形机器人、全身运动控制

Tairan He是卡内基梅隆大学机器人研究所的二年级博士生，致力于研究人形机器人的发展，重点关注全身运动控制。

他的研究还着眼于如何让机器人具有适应性、通用性、敏捷性和安全性。

他曾就读于上海交通大学，并在微软亚洲研究院工作。

目前，他专注于构建机器人的数据飞轮，以提高机器人在执行有用任务时的灵活性和智能性。

在今年10月爆火的机器人项目HOVER中，Tairan He作为论文一作之一，由英伟达高级科学家Jim Fan带队。

Xiaogeng Liu

所在学校：威斯康星大学麦迪逊分校

研究方向：稳健AI系统开发

Xiaogeng Liu是威斯康星大学麦迪逊分校的二年级博士生，专注于开发稳健可信赖的AI系统，评估和增强机器学习模型的性能一致性和弹性。

他曾在华中科技大学攻读硕士学位。

他的研究方向是值得信赖的人工智能，以确保机器学习模型对不同类型攻击和未知输入的韧性。

Yunze Man

所在学校：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校

研究方向：多模态AI智能体推理

Yunze Man是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的博士研究生，研究领域包括视觉推理模型、多模态模型和机器人规划。

他曾在卡内基梅隆大学获得机器人学硕士学位，并在浙江大学取得计算机科学学士学位。

他专注于为多模态AI智能体开发视觉中心推理模型，侧重研究对象为中心的感知系统以及用于机器人规划的大型多模态模型。

他致力于推动视觉、机器学习和机器人技术的发展。

Zhiqiang Xie

所在学校：斯坦福大学

研究方向：可观测AI系统基础设施

Zhiqiang Xie是斯坦福大学计算机科学专业的三年级博士生，专心构建基础设施以支持高效的、可观测的、复合的AI系统。

他在上海科技大学获得硕士和学士学位，并在马普所、微软亚洲研究院、AWS上海人工智能实验室工作过。

他致力于提升机器学习系统的性能和可观测性，推动智能应用在现实世界中的应用。

Anish Saxena

所在学校：佐治亚理工学院

研究方向：跨堆栈数据移动优化

Anish Saxena师从Moin Qureshi教授，专注于跨堆栈数据移动优化研究。

他曾在印度理工学院坎普尔分校完成本科学业，近期工作包括利用CXL内存互连技术设计具有高带宽的服务器。

他致力于在大语言模型服务堆栈中进行数据移动优化，提高服务效率。

Seul Lee

所在学校：韩国科学技术院

研究方向：科学AI、生成模型

Seul Lee是韩国科学技术院的三年级博士生，主攻科学AI和生成模型应用。

她专注于科学AI和生成模型的研究，探索其在科学研究领域的应用与创新。

Sreyan Ghosh

所在学校：马里兰大学帕克分校

研究方向：音频处理与感知

Sreyan Ghosh是马里兰大学帕克分校的三年级博士生，研究领域包括音频处理和推理，改进机器学习模型的音频感知能力。

他曾在Christ University取得计算机科学学士学位，专注推进音频处理技术，改进音频表征学习，以及提高AI系统的音频感知能力。

入围者名单

Bo Zhao

所在学校：加州大学圣地亚哥分校

Bo Zhao是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学四年级博士生，致力于深度学习中的数学结构。

她曾在佐治亚理工学院攻读硕士学位，并在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得计算机科学和物理学双学位。

目前，Bo Zhao研究神经网络参数空间中的对称性对优化、泛化和损失景观的影响。

Chenning Li

所在学校：麻省理工学院

Chenning Li是麻省理工学院的CSAIL EECS网络与移动系统组的博士生，研究网络和移动计算应用的机器学习方法。

他于2018年获得清华大学工程学学士学位，并在密歇根州立大学深造。

他专注于将机器学习技术应用于网络和边缘计算。

Dacheng Li

所在学校：加州大学伯克利分校

Dacheng Li是加州大学伯克利分校EECS的二年级计算机科学博士生，与MIT学院的Song Han教授合作。

他在CMU获得机器学习硕士学位，并在浙江大学获得计算机科学