苹果学者名单公布，11位华人博士！清华龙明盛，港科大张潼高徒等入选

一年一度的苹果博士奖学金又开奖啦！

刚刚，苹果机器学习研究中心（Apple Machine Learning Research）发布了2023年在人工智能/机器学习领域获得博士生奖学金的「苹果学者」名单。

今年，共有22位学生荣获苹果奖学金，其中，华人学生占了半壁江山，有11人。

22位博士生入选，其中一半是华人

刚刚，苹果机器学习研究中心（Apple Machine Learning Research）发布了2021年在人工智能/机器学习领域获得博士生奖学金的「苹果学者」名单。

被提名的学生是基于他们的创新研究、作为思想领袖和合作者的履历、以及推动其各自领域的承诺而获奖的。

该奖学金项目旨在表彰计算机科学和工程研究人员在研究生和研究生阶段的贡献。

今年一共有22位学生入选，其中11位是华人博士生。

Yutong Bai

Yutong Bai是约翰霍普金斯大学计算机科学博士四年级学生，主修计算机视觉，由彭博杰出教授Alan Yuille指导。

她曾经在Meta AI和谷歌大脑实习。此前，她曾获得CVPR最佳论文决赛入围奖。

她的研究旨在将知识整合到计算机视觉问题中，并在更少的监督下构建强大的人工智能，从而使深度学习模型能够安全地部署在现实世界当中。为了实现这个目标，她对包括表征学习、自监督学习和可扩展多模态学习等方向进行了探索。

Yifan Jiang （江亦凡）

江亦凡是德克萨斯大学奥斯汀分校的四年级博士生，师从Zhangyang (Atlas) Wang教授。

他的研究兴趣在于生成模型、神经渲染和计算摄影领域。他的目标是构建机器智能，将生成模型和神经渲染技术联系起来，以便在2D和3D场景中实现强大的应用，包括图像编辑/处理、视图合成和3D创作。

他本科就读于华中科技大学，曾在Adobe（Marc Levoy的团队）、Google Research（GCam）、Adobe（应用研究团队）和Bytedance AI实验室（美国CV实验室）实习。

Xisen Jin

Xisen Jin是南加州大学的博士生，导师为任翔教授。

他的研究试图使语言模型能够从永无止境的文本数据流中不断学习。他的研究降低了更新模型的成本，使其更容易建立个性化的模型并保持模型中的知识是最新的。

他本科毕业于复旦大学，曾在彭博社NLP平台团队、AWS人工智能实验室、Snap公司、微软亚洲研究院以及京东的数据科学实验室进行过实习。

Yong Lin（林勇）

林勇是香港科技大学的博士生，导师是张潼，前腾讯AI Lab主任。

林勇的研究处于因果关系、机器学习算法与理论的交叉点。具体来说，他的目标是建立稳定的模型，可以泛化到未见过的测试分布。

Jessy Lin

Jessy Lin是加利福尼亚大学伯克利分校人工智能研究所的博士生，导师是Dan Klein和Anca Dragan。

她毕业于麻省理工学院，主修计算机科学和哲学。在此之前，她在Lilt公司从事研究和产品工作，在人机翻译的背景下探索这些问题。

她的研究重点是构建使用语言与人协作并从人类反馈中学习的AI智能体。她的研究兴趣包括交互式代码生成模型、对话和语言引导的强化学习。

Jingping Nie

Jingping Nie是哥伦比亚大学电子工程专业四年级的博士生，由姜小凡教授和Matthias Preindl教授指导。本科毕业于史密斯学院工程学。

她的研究重点是人工智能系统中未来以人为中心的智能且隐私感知的可穿戴设备的软硬件协同设计。

Yifu Qiu

Yifu Qiu是爱丁堡大学和剑桥大学的ELLIS项目博士生，由Shay Cohen博士、Anna Korhonen教授和Edoardo M. Ponti博士指导。

此前，他在爱丁堡大学获得硕士学位，从事文本摘要和结构化预测工作。并曾在百度NLP担任研究实习生，进行开放域问答和密集检索的研究。

他的研究主要集中在多语言环境下的语言生成领域，包括提高模型的泛化、小样本学习和可控性等基本能力。

Zijie Jay Wang

Zijie J. Wang是佐治亚理工学院的博士生，由Polo Chau指导。

他的研究通过开发新颖的交互界面，使人们能够轻松地与机器语言系统进行大规模交互，从而使人工智能具有可问责性、可解释性和可访问性。

Yi Wei

Yi Wei是清华大学的博士生，导师是鲁继文教授。曾在赛灵思、商汤科技、微软亚洲研究院、字节跳动、高斯机器人工作过。

他的研究兴趣是3D视觉，尤其专注于三维重建和3D场景理解。他的工作将传统的几何学与最近发展的深度学习相结合，旨在帮助人工智能系统更好地理解3D真实世界。

Kaichao You（游凯超）

游凯超是清华大学软件学院的三年级博士生，师从龙明盛教授。

他的研究旨在开发开放和动态环境下的机器学习算法，重点是机器学习中的迁移学习，特别是将深度学习中的各种形式的知识从一个源适应到另一个源。他最近的工作包括领域适应、模型适应和模型中心适应。

Jiaqi Zhang

Jiaqi Zhang是麻省理工学院的博士生，由Caroline Uhler指导。此前在北京大学获得了数学和统计学学士学位。

在生物医学应用的激励下，她的研究旨在序贯决策和因果关系的交叉点上发展统计和算法基础，更确切地说，是在一个由潜在因果规则创造的系统中做出决策的策略设计。

完整名单

以下是入选学生的完整名单：

参考资料：

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