新火種
2023-12-20 
人均6萬美元：2024英偉達獎學金名單公布，五位華人入選
「他們是全球最有才華的博士生。」
本周五，備受期待的英偉達獎學金公布了入選者名單。
二十多年來，英偉達研究生獎學金計劃（NVIDIA Graduate Fellowship Program）一直為研究生提供與英偉達技術相關的杰出工作支持。英偉達迄今為止已向近 200 名學生提供了 600 萬美元的資助，推動了機器學習、計算機視覺、機器人和系統編程等領域的研究工作。
今年的獎學金計劃向參與計算創新所有領域研究的 10 名博士生提供每人高達 6 萬美元的獎學金。
英偉達獎學金面向全球學者，每年都會出現激烈的競爭，今年的候選人就超過了 500 名，最終入選的十人中有五位華人。
據介紹，獲獎者將在獎學金年度之前進入英偉達進行暑期實習，他們參與的工作處于加速計算的最前沿 —— 包括深度學習、機器人、計算機視覺、計算機圖形電路、自動駕駛和編程系統等項目。
英偉達首席科學家 Bill Dally 表示，英偉達獎學金的獲得者是全球最有才華的研究者，他們正在研究的科學問題至關重要。
十名入選者
2024-2025 年度獎學金的獲得者包括：
Bailey Miller
來自卡內基梅隆大學（CMU）。
研究方向：開發用于物理模擬的實用蒙特卡羅方法，以匹配蒙特卡羅渲染算法的可擴展性和魯棒性，專注于設計易于微分的加速隨機游走方法，并使用體積模型來處理棘手的復雜幾何形狀。
Nicklas Hansen
來自加利福尼亞大學圣迭戈分校（UCSD），導師為 Xiaolong Wang 與 Hao Su。
研究方向：開發數據驅動的世界模型，使機器人能夠理解現實世界并與現實世界互動。
Payman Behnam
來自佐治亞理工（Georgia lnstitute of Technology），導師為 Alexey Tumanov。
研究方向：機器學習和系統交叉點的高性能、低延遲和節能設計。
Reinhard Wiesmayr
來自蘇黎世聯邦理工學院（ETH ZUrich）。
研究方向：無線通信系統的機器學習輔助信號處理方法。
Songwei Ge
來自馬里蘭大學（University of Maryland, College Park），導師為黃嘉斌（Jia-Bin Huang）和 David Jacobs。
研究方向：應用于圖像和視頻的生成模型，他致力于開發內容生成的合成方法、人類提供指導的可控創建過程以及促進人類參與的易于交互的界面。
Toluwanimi Odemuyiwa
來自加利福尼亞大學戴維斯分校（UC Davis），導師為 John Owens。
研究方向：使用張量代數語言為圖算法設計端到端抽象和框架，從與平臺無關的計算聲明性描述到特定于平臺的實現。
Yiming Li
來自紐約大學，導師為馮晨（Chen Feng）。
研究方向：開發穩健、高效和可擴展的人工智能算法，用于根據高維感官輸入進行 3D 場景解析和決策，并整理大規模數據集，以有效地訓練和驗證這些用于自主機器人的算法。
趙岳（Yue Zhao）
來自得州大學奧斯汀分校（University of Texas, Austin），導師為 Philipp Kr?henbühl。
研究方向：將機器學習算法在工作站級硬件上進行訓練，并部署在筆記本電腦和移動設備等日常設備上，以實現廣泛使用、訓練和協作共享。
李志琦（Zhiqi Li）
來自南京大學，導師為路通（Tong Lu）。
研究方向：開發以視覺為中心的自動駕駛感知方法。
葉子豪（Zihao Ye）
來自華盛頓大學（University of Washington），導師為 Luis Ceze。
研究方向：機器學習編譯、基礎模型服務系統和稀疏計算。
其他入圍人選
英偉達同時公布了 2024-2025 年度獎學金的五位決賽入圍人選，他們是：
Andrew Szot，來自佐治亞理工學院（Georgia lnstitute of Technology）。
Bobbi Winema Yogatama，來自威斯康星大學麥迪遜分校（University of Wisconsin Madison）。
Guanzhi Wang，來自加州理工學院（Caltech），導師為 Georgia Gkioxari 和岳益松（Yisong Yue）。
Sehoon Kim，來自加州大學伯克利分校（UC Berkeley）。
Xi Deng，來自康奈爾大學（Cornell University），導師為 Steve Marschner。
我們期待這些研究人員在各領域做出的貢獻。
與此同時，由于臨近人工智能頂會 EMNLP 與 NeurIPS，英偉達正在宣傳招募實習生。英偉達資深科學家、AI Agent Group 負責人 Jim Fan 表示，在這個冬天，老黃為大家準備了剛剛出爐的 GPU。
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