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【新智元導讀】剛剛，蘋果公布了2023蘋果學者名單，11名華人博士成功入選。

一年一度的蘋果博士獎學金又開獎啦！

剛剛，蘋果機器學習研究中心（Apple Machine Learning Research）發布了2023年在人工智慧/機器學習領域獲得博士生獎學金的「蘋果學者」名單。

今年，共有22位學生榮獲蘋果獎學金，其中，華人學生占了半壁江山，有11人。

22位博士生入選，其中一半是華人

剛剛，蘋果機器學習研究中心（Apple Machine Learning Research）發布了2021年在人工智慧/機器學習領域獲得博士生獎學金的「蘋果學者」名單。

被提名的學生是基於他們的創新研究、作為思想領袖和合作者的履歷、以及推動其各自領域的承諾而獲獎的。

該獎學金項目旨在表彰計算機科學和工程研究人員在研究生和研究生階段的貢獻。

今年一共有22位學生入選，其中11位是華人博士生。

Yutong Bai

Yutong Bai是約翰霍普金斯大學計算機科學博士四年級學生，主修計算機視覺，由彭博傑出教授Alan Yuille指導。

她曾經在Meta AI和谷歌大腦實習。此前，她曾獲得CVPR最佳論文決賽入圍獎。

她的研究旨在將知識整合到計算機視覺問題中，並在更少的監督下構建強大的人工智慧，從而使深度學習模型能夠安全地部署在現實世界當中。為了實現這個目標，她對包括表徵學習、自監督學習和可擴展多模態學習等方向進行了探索。

Yifan Jiang （江亦凡）

江亦凡是德克薩斯大學奧斯汀分校的四年級博士生，師從Zhangyang (Atlas) Wang教授。

他的研究興趣在於生成模型、神經渲染和計算攝影領域。他的目標是構建機器智能，將生成模型和神經渲染技術聯繫起來，以便在2D和3D場景中實現強大的應用，包括圖像編輯/處理、視圖合成和3D創作。

他本科就讀於華中科技大學，曾在Adobe（Marc Levoy的團隊）、Google Research（GCam）、Adobe（應用研究團隊）和Bytedance AI實驗室（美國CV實驗室）實習。

Xisen Jin

Xisen Jin是南加州大學的博士生，導師為任翔教授。

他的研究試圖使語言模型能夠從永無止境的文本數據流中不斷學習。他的研究降低了更新模型的成本，使其更容易建立個性化的模型並保持模型中的知識是最新的。

他本科畢業於復旦大學，曾在彭博社NLP平台團隊、AWS人工智慧實驗室、Snap公司、微軟亞洲研究院以及京東的數據科學實驗室進行過實習。

Yong Lin（林勇）

林勇是香港科技大學的博士生，導師是張潼，前騰訊AI Lab主任。

林勇的研究處於因果關係、機器學習算法與理論的交叉點。具體來說，他的目標是建立穩定的模型，可以泛化到未見過的測試分布。

Jessy Lin

Jessy Lin是加利福尼亞大學伯克利分校人工智慧研究所的博士生，導師是Dan Klein和Anca Dragan。

她畢業於麻省理工學院，主修計算機科學和哲學。在此之前，她在Lilt公司從事研究和產品工作，在人機翻譯的背景下探索這些問題。

她的研究重點是構建使用語言與人協作並從人類反饋中學習的AI智能體。她的研究興趣包括交互式代碼生成模型、對話和語言引導的強化學習。

Jingping Nie

Jingping Nie是哥倫比亞大學電子工程專業四年級的博士生，由姜小凡教授和Matthias Preindl教授指導。本科畢業於史密斯學院工程學。

她的研究重點是人工智慧系統中未來以人為中心的智能且隱私感知的可穿戴設備的軟硬體協同設計。

Yifu Qiu

Yifu Qiu是愛丁堡大學和劍橋大學的ELLIS項目博士生，由Shay Cohen博士、Anna Korhonen教授和Edoardo M. Ponti博士指導。

此前，他在愛丁堡大學獲得碩士學位，從事文本摘要和結構化預測工作。並曾在百度NLP擔任研究實習生，進行開放域問答和密集檢索的研究。

他的研究主要集中在多語言環境下的語言生成領域，包括提高模型的泛化、小樣本學習和可控性等基本能力。

Zijie Jay Wang

Zijie J. Wang是喬治亞理工學院的博士生，由Polo Chau指導。

他的研究通過開發新穎的交互界面，使人們能夠輕鬆地與機器語言系統進行大規模交互，從而使人工智慧具有可問責性、可解釋性和可訪問性。

Yi Wei

Yi Wei是清華大學的博士生，導師是魯繼文教授。曾在賽靈思、商湯科技、微軟亞洲研究院、字節跳動、高斯機器人工作過。

他的研究興趣是3D視覺，尤其專注於三維重建和3D場景理解。他的工作將傳統的幾何學與最近發展的深度學習相結合，旨在幫助人工智慧系統更好地理解3D真實世界。

Kaichao You（游凱超）

游凱超是清華大學軟體學院的三年級博士生，師從龍明盛教授。

他的研究旨在開發開放和動態環境下的機器學習算法，重點是機器學習中的遷移學習，特別是將深度學習中的各種形式的知識從一個源適應到另一個源。他最近的工作包括領域適應、模型適應和模型中心適應。

Jiaqi Zhang

Jiaqi Zhang是麻省理工學院的博士生，由Caroline Uhler指導。此前在北京大學獲得了數學和統計學學士學位。

在生物醫學應用的激勵下，她的研究旨在序貫決策和因果關係的交叉點上發展統計和算法基礎，更確切地說，是在一個由潛在因果規則創造的系統中做出決策的策略設計。

完整名單

以下是入選學生的完整名單：

參考資料：

https://machinelearning.apple.com/updates/apple-scholars-aiml-2023