2024년 Apple Scholars 목록이 발표되었습니다. 그 중 절반은 중국인입니다! Penn PhD 학생은 한때 Jim Fan과 협력하여 Nvidia의 가장 인기 있는 로봇을 만들었습니다.

최신 연간 "Apple Scholars" 목록이 발표되었습니다!

Apple Machine Learning Research에서 2024년 박사학위 장학금을 받을 'Apple Scholars' 명단을 방금 발표했는데, 이는 이들이 인공지능/머신러닝 분야의 재능 있는 학생들을 지원하고 격려하고 있음을 보여줍니다.

올해 총 21명의 학자가 수상했다는 점은 주목할 만합니다. 그 중 중국인 학자가 11명으로 정원의 절반을 차지한다.

Apple Scholars PhD 장학금은 대학원생부터 박사후 과정에 이르기까지 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 분야에서 뛰어난 공헌을 한 연구자에게 보상하기 위해 고안되었습니다. 이 장학금은 과학과 기술을 발전시키기 위한 인공 지능 및 기계 학습 분야의 혁신적인 작업을 지원하고 장려하는 것을 목표로 합니다.

각 장학생은 박사 과정 동안 재정적 지원과 인턴십 기회를 받게 되며, 같은 분야의 Apple 연구원들의 멘토링도 받게 됩니다.

각 Apple Scholar는 혁신적인 연구, 리더십, 협업 기록, 해당 분야 발전에 대한 헌신을 기준으로 선정됩니다.

수상한 중국학자는 누구인지 살펴볼까요?

11명의 중국 학자 당선

Jie He

에든버러 대학교, 정보 검색 및 지식

Jie 그는 에딘버러 대학교에서 박사과정을 밟고 있는 학생, 감독자는 Jeff Pan입니다. 그는 특히 모델의 약점을 진단하고 평가하여 목표한 개선을 통해 보다 안정적이고 정확한 생성 모델을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 그의 최근 연구는 주로 "상식 추론 및 검색 강화 언어 모델"을 포함합니다.

2022년에 천진대학교 컴퓨터과학과에서 석사학위를 취득했고, 2019년에 산둥대학교 소프트웨어학부에서 학사학위를 받았습니다. Lavender Jiang He는 NYU 데이터 사이언스 센터의 박사과정 1년생이며 지도교수는 Eric Oermann과 조경현입니다. 그녀의 연구는 대형 모델(LLM)을 의료에 안전하고 효율적으로 통합하고 그 유용성, 개인 정보 보호에 미치는 영향 및 계산 효율성을 탐구하는 데 중점을 두고 있습니다.

그녀는 카네기 멜론 대학교(CMU)에서 전기, 컴퓨터 공학, 수학 과학 분야에서 이중 학사 학위를 받았습니다.

Bowen Jin

University of Illinois at Urbana-Champaign(UIUC), 정보 검색 및 지식

Bowen Jin은 박사 과정 학생입니다. 일리노이 대학교 어바나 캠퍼스에서 -샴페인, 멘토는 유명한 컴퓨터 과학자 한자웨이(Jiawei Han)입니다.

그의 연구 분야는 대형 모델, 정보 네트워크 및 텍스트/데이터 마이닝입니다. 그는 특히 정보 검색 및 지식 발견을 포함한 실제 문제를 해결하기 위해 언어 모델이 텍스트, 웹 및 다중 모드 데이터를 통합하는 방법에 관심이 있습니다.

2021년 칭화대학교에서 전기공학 및 통계학 학사 학위를 취득했으며 지도교수는 Yong Li였습니다.

현재 Bowen Jin은 그래프의 대형 모델에 대한 훌륭한 GitHub 저장소를 유지 관리하고 리뷰 논문을 요약하고 있습니다.

Daogao Liu

워싱턴 대학교, 개인 정보 보호 기계 학습

Daogao Liu는 박사 학위를 취득했습니다. 시애틀 워싱턴 대학의 학생입니다. 리 타트 . 그의 연구 관심 분야는 이론적인 컴퓨터 과학과 기계 학습입니다. 현재 그는 차등 개인 정보 보호 제약 조건을 충족하면서 알고리즘 설계 및 (볼록) 최적화 문제 해결에 중점을 두고 있습니다.

그는 2020년 칭화대학교에서 수학과 물리학 학사 학위를 받았습니다.

Yecheng (Jason) Ma

University of Pennsylvania, Embodied Machine Learning

Jason은 4년차 박사 과정 학생입니다. 펜실베이니아 대학이 멘토링을 맡았습니다. 디네시 자야라만(Dinesh Jayaraman)과 오스베르트 바스타니(Osbert Bastani). 그의 연구는 기본 로봇 모델의 훈련 및 배포, 특히 로봇이 인터넷 규모의 다중 모드 데이터로부터 학습하도록 하는 방법에 중점을 두고 있습니다.

그는 하버드 대학교에서 컴퓨터 과학 및 수학 학사 학위를 이중 취득했습니다.

Yecheng (Jason) Ma도 작년에 Nvidia의 인기 로봇 Eureka의 저자 중 한 명이라는 점을 언급할 가치가 있습니다.

Renjie Pi

홍콩과기대학교, 데이터 중심 AI

Renjie는 홍콩 과학대학교 출신이며 기술 3년차 박사과정 학생, Tong Zhang 교수와 Xiaofang Zhou 교수 공동 지도. 그는 데이터 품질 향상, 데이터 중복성 감소, 학습 데이터 자동 생성 방법 등 데이터 중심 인공지능 방법에 중점을 두고 있습니다. 현재 그는 대형 모델, 다중 모드 학습, 데이터 생성이 교차하는 문제를 연구하고 있습니다.

2017년 북경대학교 방문학자였으며, 2018년부터 2019년까지 메릴랜드대학교 교환학생이 되었습니다.

Mengzhou Xia(Xia Mengzhou)

Princeton University, Speech and Natural Language

나는 오전 현재 프린스턴 대학교 4년차 박사과정 재학 중 컴퓨터과학과 지도교수 Chen Danqi 교수입니다. 그녀는 현재 프린스턴 자연어 처리 그룹의 회원입니다.

이전에는 카네기멜론대학교 석사과정 학생이었는데, 지도교수님이 Graham Neubig 교수님이셨어요.

Xia Mengzhou는 푸단대학교 빅데이터 학부에서 학사 학위를 받았습니다.

Mengzhou Xia의 연구는 학술 예산 내에서 합리적인 가격으로 강력한 소규모 기본 모델을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 여기에는 모델 압축 방법 개발과 효율적인 데이터 선택 전략이 포함됩니다.

개인 홈페이지에 따르면 올해 ICLR 2024에는 총 3편의 논문이 접수됐다.

Yiming Xie(Xie Yiming)

Northeastern University, Computer Vision

Yiming Xie는 컴퓨터 공학 박사 과정 3년차 학생입니다. 노스이스턴 대학교, 지도교수 화이즈 교수 장입니다. 그의 연구는 3D 컴퓨터 비전, 특히 3D 재구성, 인식 및 생성에 중점을 두고 있습니다. 그의 목표는 증강현실(AR)을 위한 3차원 인식과 생성을 통합하는 지능형 시스템을 개발하는 것입니다.

그는 저우샤오웨이 교수의 지도 아래 2019년 저장대학교에서 학사 학위를 받았습니다.

Jiayuan Ye

National University of Singapore, Privacy Preserving Machine Learning

Jiayuan은 Reza Shokri의 멘토링을 받는 National University of Singapore의 박사 과정 학생입니다. 그녀는 다양한 위협 모델 및 작업에 따른 학습 알고리즘에 대한 엄격한 개인정보 분석에 중점을 두고 있습니다. 그녀의 연구 목표는 실용성과 효율성과 같은 다른 바람직한 특성을 유지하면서 좋은 개인 정보 보호를 보장하는 학습을 달성하는 것입니다.

그녀는 2020년 중국 과학기술대학교 수리과학부에서 학사 학위를 받았습니다.

Jieyu Zhang

워싱턴 대학교, 데이터 중심 인공 지능

Jieyu Zhang은 Paul G. Allen입니다. 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 펠로우 워싱턴대학교 공과대학 박사과정 학생으로 Ranjay Krishna 교수와 Alex Ratner 교수 밑에서 공부했습니다. 그의 연구는 데이터 중심 AI/ML에 중점을 두고 있으며 충실한 평가와 경량 방법을 강조합니다. 그의 목표는 고품질 교육 데이터 세트와 포괄적인 평가 벤치마크를 생성하기 위한 효율적이고 효과적인 방법을 개발하는 것입니다.

이전에는 UIUC에서 컴퓨터 공학 학사학위를 취득했고, 그의 멘토는 Jiawei Han이었습니다.

Zhuohao (Jerry) Zhang

University of Washington, Accessible Artificial Intelligence

Zhuohao (Jerry) Zhang은 3년차 박사입니다. 원시, 강사는 Jacob O. Wobbrock 교수입니다. 그의 연구는 인간-AI ​​상호작용을 활용하여 실제 접근성 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 그는 창의적인 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 지능형 보조 기술을 설계하고 평가하는 데 특히 관심이 있습니다.

UIUC에서 CS 이학석사 학위를 취득했고, SALT 연구실에서 Yang Wang 교수의 멘토링을 받았으며, 그 전에는 Zhejiang University에서 CS 이학사 학사 학위를 받았습니다.

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