「他们是全球最有才华的博士生。」

本周五，备受期待的英伟达奖学金公布了入选者名单。

二十多年来，英伟达研究生奖学金计划（NVIDIA Graduate Fellowship Program）一直为研究生提供与英伟达技术相关的杰出工作支持。英伟达迄今为止已向近 200 名学生提供了 600 万美元的资助，推动了机器学习、计算机视觉、机器人和系统编程等领域的研究工作。

今年的奖学金计划向参与计算创新所有领域研究的 10 名博士生提供每人高达 6 万美元的奖学金。

英伟达奖学金面向全球学者，每年都会出现激烈的竞争，今年的候选人就超过了 500 名，最终入选的十人中有五位华人。

据介绍，获奖者将在奖学金年度之前进入英伟达进行暑期实习，他们参与的工作处于加速计算的最前沿 —— 包括深度学习、机器人、计算机视觉、计算机图形电路、自动驾驶和编程系统等项目。

英伟达首席科学家 Bill Dally 表示，英伟达奖学金的获得者是全球最有才华的研究者，他们正在研究的科学问题至关重要。

十名入选者

2024-2025 年度奖学金的获得者包括：

Bailey Miller

来自卡内基梅隆大学（CMU）。

研究方向：开发用于物理模拟的实用蒙特卡罗方法，以匹配蒙特卡罗渲染算法的可扩展性和鲁棒性，专注于设计易于微分的加速随机游走方法，并使用体积模型来处理棘手的复杂几何形状。

Nicklas Hansen

来自加利福尼亚大学圣迭戈分校（UCSD），导师为 Xiaolong Wang 与 Hao Su。

研究方向：开发数据驱动的世界模型，使机器人能够理解现实世界并与现实世界互动。

Payman Behnam

来自佐治亚理工（Georgia lnstitute of Technology），导师为 Alexey Tumanov。

研究方向：机器学习和系统交叉点的高性能、低延迟和节能设计。

Reinhard Wiesmayr

来自苏黎世联邦理工学院（ETH ZUrich）。

研究方向：无线通信系统的机器学习辅助信号处理方法。

Songwei Ge

来自马里兰大学（University of Maryland, College Park），导师为黃嘉斌（Jia-Bin Huang）和 David Jacobs。

研究方向：应用于图像和视频的生成模型，他致力于开发内容生成的合成方法、人类提供指导的可控创建过程以及促进人类参与的易于交互的界面。

Toluwanimi Odemuyiwa

来自加利福尼亚大学戴维斯分校（UC Davis），导师为 John Owens。

研究方向：使用张量代数语言为图算法设计端到端抽象和框架，从与平台无关的计算声明性描述到特定于平台的实现。

Yiming Li

来自纽约大学，导师为冯晨（Chen Feng）。

研究方向：开发稳健、高效和可扩展的人工智能算法，用于根据高维感官输入进行 3D 场景解析和决策，并整理大规模数据集，以有效地训练和验证这些用于自主机器人的算法。

赵岳（Yue Zhao）

来自得州大学奥斯汀分校（University of Texas, Austin），导师为 Philipp Krähenbühl。

研究方向：将机器学习算法在工作站级硬件上进行训练，并部署在笔记本电脑和移动设备等日常设备上，以实现广泛使用、训练和协作共享。

李志琦（Zhiqi Li）

来自南京大学，导师为路通（Tong Lu）。

研究方向：开发以视觉为中心的自动驾驶感知方法。

叶子豪（Zihao Ye）

来自华盛顿大学（University of Washington），导师为 Luis Ceze。

研究方向：机器学习编译、基础模型服务系统和稀疏计算。

其他入围人选

英伟达同时公布了 2024-2025 年度奖学金的五位决赛入围人选，他们是：

Andrew Szot，来自佐治亚理工学院（Georgia lnstitute of Technology）。

Bobbi Winema Yogatama，来自威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin Madison）。

Guanzhi Wang，来自加州理工学院（Caltech），导师为 Georgia Gkioxari 和岳益松（Yisong Yue）。

Sehoon Kim，来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）。

Xi Deng，来自康奈尔大学（Cornell University），导师为 Steve Marschner。

我们期待这些研究人员在各领域做出的贡献。

与此同时，由于临近人工智能顶会 EMNLP 与 NeurIPS，英伟达正在宣传招募实习生。英伟达资深科学家、AI Agent Group 负责人 Jim Fan 表示，在这个冬天，老黄为大家准备了刚刚出炉的 GPU。

来源：机器之心

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