刚刚，备受期待的英伟达 2025-2026 年度博士奖学金出炉了！
该奖学金计划已经累计开展了二十多年，一直支持着从事与英伟达技术相关杰出工作的研究生。
前几年还是每人 5 万美元，而今年随着风生水起的英伟达市值节节攀高，博士奖学金计划也跟涨 20%，每位获选者都可以拿走 6 万美元！
今年，在一共 600 位符合条件的申请者中，经过层层筛选，最终共有 10 位来自世界各地的博士研究生获选，另有 5 位华人学者成功入围。
其中，共有 6 位华人学者成功入选，中科大、浙大、上交、上科大、东南大学校友上榜。另外 5 位入围的优秀学者中，其中一位 Wenlong Huang 还是李飞飞高徒。
他们的研究工作处于加速计算的前沿，涵盖了自主系统、计算机架构、计算机图形学、深度学习、编程系统、机器人技术以及安全性等项目。
此外，这些从激烈的竞争中脱颖而出的获奖者，还将受邀参加英伟达的夏季实习。
接下来，一起看看入选名单的学者都有谁。
所在学校：南加州大学
入选理由：通过自监督学习创建可扩展的、通用的基础模型，用于自主系统；利用神经重建捕获详细的环境几何和动态场景行为，并提升机器人技术、数字孪生技术和自动驾驶的适应能力。
Jiawei Yang 是南加州大学（USC）的二年级博士生，导师是 Yue Wang 教授。
此前，他曾在 2020 年获得了东南大学的计算机科学与工程学士学位，并于 2023 年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的电气与计算机工程系硕士学位。
Jiawei Yang 研究兴趣集中在计算机视觉、计算机图形学与深度学习的交叉领域，目前也在探索语言模型的可能性。尤其关注从感知到推理、重建及生成的表征学习，旨在弥合人类认知与机器智能之间的鸿沟。
他的研究理念核心在于相信简洁与可扩展的力量，「我被那些既优雅简洁又具备有效扩展潜力、能产生重大影响的创意所吸引」，在他的个人主页中醒目地写道。
所在学校：斯坦福大学
入选理由：设计和开发智能算法、模型与工具，从而提升用户在设计、动画和仿真中的创造力和生产力。
Jiayi Zhang 现为斯坦福大学计算机科学专业的三年级博士生，师从 Doug L. James 教授。
她对计算机图形学有着广泛的兴趣，涵盖物理仿真、几何处理以及计算设计与制造等领域。
目前，她的研究主要集中在开发智能算法、模型和工具，以提升用户在设计、动画制作和仿真中的创造力与生产效率。
在此之前，Jiayi Zhang 在多伦多大学取得了计算机科学和数学学士学位，师从 Alec Jacobson 教授。并且，在校期间，她曾与 Marc Alexa、David Levin、Fanny Chevalier 和 Ken Jackson 教授一起进行研究，研究主题涵盖计算机图形学、人机交互和数值分析。
所在学校：德克萨斯大学奥斯汀分校
入选理由：致力于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。
Ruisi Cai 是得克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系 VITA 组的三年级博士生，导师是 Zhangyang (Atlas) Wang。
在此之前，她获得了中国科学技术大学（USTC）的工学学士学位。直博三年来，累计发表八篇顶会论文。
目前的研究重点包括：自适应框架 —— 弹性模型用于自适应部署，专家混合模型（MoE），长上下文生成 —— 长上下文训练与服务，状态空间模型（SSM），可信机器学习 —— 专家混合模型（MoE）的鲁棒性，以及分布式训练。
所在学校：卡内基梅隆大学
入选理由：研究人形机器人的发展，重点通过大规模从模拟到现实的学习推进全身运动操控。
Tairan He 是卡内基梅隆大学机器人研究所的二年级博士生，师从 Guanya Shi 和 Changliu Liu 。
同时，他也是 Jim Fan 和 Yuke Zhu 领导的 NVIDIA GEAR 小组的成员。
他在上海交通大学获得计算机科学学士学位，导师是张伟楠。他也曾在微软亚洲研究院工作过。
目前，他的研究重点在如何构建机器人的数据飞轮，来解锁人类水平的运动技能和语义智能，以及如何让机器人具有适应性、通用性、敏捷性和安全性，执行有用的任务。
今年 10 月爆火的机器人项目 HOVER 由英伟达高级科学家 Jim Fan 带队，论文一作之一便是 Tairan He。
所在学校：威斯康星大学麦迪逊分校
入选理由：开发稳健且可信的 AI 系统，重点评估和增强机器学习模型，以确保其在多样化攻击和不可预见输入下的一致性能和韧性。
Xiaogeng Liu 是威斯康星大学麦迪逊分校信息科学专业的二年级博士生，师从 Chaowei Xiao 教授。
2023 年，他获得华中科技大学硕士学位。
他的研究兴趣在于值得信赖的人工智能，尤其是机器学习模型的稳健性，强调模型保持性能并抵抗任何类型的攻击或意外输入的能力。
所在学校：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
入选理由：开发面向多模态和具身 AI 智能体的视觉中心推理模型，重点研究动态场景中的以对象为中心的感知系统、用于开放世界场景理解和生成的视觉基础模型，以及用于具身推理和机器人规划的大型多模态模型。
Yunze Man 是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系的博士，师从 Yuxiong Wang 和 Liangyan Gui。
此前，他在卡内基梅隆大学获得了机器人学硕士学位，导师是 Kris Kitani，并在浙江大学获得了计算机科学学士学位。
他的研究兴趣在于视觉、机器学习和机器人技术的交叉领域。
现在，他正致力于为多模态和具体人工智能代理开发以视觉为中心的推理模型，重点关注动态场景中以对象为中心的感知系统、用于开放世界场景理解和生成的视觉基础模型，以及用于具体推理和生成的大型多模态模型和机器人规划。
所在学校：斯坦福大学
入选理由：构建基础设施以支持更高效、可扩展且复杂的复合 AI 系统，同时提升此类系统的可观测性和可靠性。
Zhiqiang Xie 是斯坦福大学计算机科学三年级博士生。
他的研究旨在构建基础设施，以实现更高效和大规模的机器学习，并增强此类系统的可观察性和可靠性。他在 MAST 实验室工作，师从 Christos Kozyrakis 教授，还与 Kayvon Fatahalian 教授密切合作。
他在上海科技大学获得硕士和学士学位，曾在马普所（MPI-SWS）的云软件系统组、微软亚洲研究院的系统和网络研究组、AWS 上海人工智能实验室的 DGL 团队实习。
所在学校：佐治亚理工学院
入选理由：重新思考跨堆栈的数据移动。这一研究涵盖大语言模型架构、系统软件和内存系统，目的是提高 LLM 训练和推理的效率。
Anish Saxena 师从 Moin Qureshi 教授，他的兴趣是运用计算机体系结构概念来解决一些有趣的问题。在此之前，他在印度理工学院坎普尔分校完成了本科阶段的学习。
近期的工作包括利用新兴的 CXL 内存互连技术设计以带宽为中心的服务器。
目前，他正致力于在大语言模型服务堆栈，也就是 LLM 架构、系统软件及内存系统中进行数据移动优化，以实现服务效率的阶跃式提升。
所在学校：韩国科学技术院
入选理由：开发用于药物发现的分子生成模型和化学空间探索策略。
Seul Lee 是韩国科学技术院（KAIST）机器学习与人工智能实验室（MLAI）的三年级博士生，由 Sung Ju Hwang 教授指导。在此之前，她的本科与硕士阶段也都在 KAIST 完成。同时，她也是英伟达 GenAIR 团队的研究实习生。
她的研究兴趣包括科学 AI 和生成模型，特别关注其在科学研究中的应用与创新。
所在学校：马里兰大学帕克分校
入选理由：通过设计资源高效的模型和训练技术，推进音频处理和推理，改进音频表示学习，并增强 AI 系统的音频感知能力。
Sreyan Ghosh 是马里兰大学帕克分校（UMD）计算机科学专业的三年级博士生，在 Gamma 实验室开展研究工作，导师是 Dinesh Manocha 教授。
他于 2020 年在班加罗尔的 Christ University 获得了计算机科学与工程学士学位。在本科期间，他曾赢得了超过 20 项国家级和国际级黑客马拉松比赛（hackathons）。
他的研究方向是推动音频处理技术的发展，包括语音、声音和音乐，并致力于解决以下挑战 —— 开发数据和计算高效的音频模型、改进音频表征学习，以及增强 AI 系统对音频的感知和推理能力。
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（UCSD）的计算机科学四年级博士生，导师是 Rose Yu 教授，对深度学习中的数学结构感兴趣。
她曾在佐治亚理工学院获得计算机科学硕士学位，并在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）获得计算机科学和物理学的学士学位。
目前，Bo Zhao 正在研究神经网络参数空间中的对称性，以及它们对优化、泛化和损失景观的影响。
所在学校：麻省理工学院
Chenning Li 是麻省理工学院 CSAIL（计算机科学与人工智能实验室）EECS（电气工程与计算机科学系）网络与移动系统组的博士生，师从 Hari Balakrishnan 教授和 Mohammad Alizadeh 教授。
他在 2018 年曾获得了清华大学工程学学士学位，并在密歇根州立大学取得了计算机科学硕士。
他的研究重点是将机器学习应用于增强网络、网络系统和边缘 / 移动计算。
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（电气工程与计算机科学系）的二年级计算机科学博士生，并和 MIT 学院 Song Han 教授密切合作。
在 LMSYS、Sky 和 BAIR 实验室，师从 Ion Stoica 教授和 Joseph Gonzalez 教授。
此前，他曾在 CMU 获得了机器学习硕士学位，师从 Eric Xing 教授和 Hao Zhang 教授。还在加州大学圣地亚哥分校获得计算机科学和数学双学位，师从 Zhuowen Tu 教授。
Dacheng Li 研究的是全栈机器学习和系统，目标开发和支持高性能模型，推动现实世界中的智能应用。
所在学校：斯坦福大学
Jiankai Sun 是斯坦福大学的博士候选人和跨学科研究生研究员，在多机器人系统实验室（MSL）师从 Mac Schwager 教授。
同时，他还是斯坦福人工智能安全中心的研究员。
Jiankai Sun 曾在上海交通大学获得了计算机科学学士学位，并在港中文大学取得了哲学硕士学位。
他的研究兴趣覆盖了多个领域，包括学习、感知和决策的机器人和具身智能，以及世界模型的推理规划等等。
所在学校：斯坦福大学
Wenlong Huang 是斯坦福大学计算机科学专业的三年级博士生，在斯坦福视觉与学习实验室（SVL）师从李飞飞教授。
他的研究目标是，赋予机器人在开放世界操作任务中的泛化能力，尤其是在家庭环境中。
他曾在 2021 年获得了加州大学伯克利分校获得计算机科学学士学位，师从 Deepak Pathak、Igor Mordatch 和 Pieter Abbeel 教授。
这些导师，皆是圈子里有名的具身智能领域的专家。在与李飞飞教授合作的研究中，Wenlong Huang 皆是以一作的身份出现。
参考资料：
https://blogs.nvidia.com/blog/graduate-fellowship-recipients-2025-2026/
本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era），原标题《2025 英伟达奖学金名单公布，6 位华人入选！中科大浙大校友在列，人均 6 万美元》
广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。