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　　【新智元导读】亚马逊AI博士奖学金官宣了！全球九所顶尖AI学府，两年共6800万美金。目前，MIT、CMU、UC伯克利纷纷公开博士生获奖名单，多位华人学者榜上有名。

　　两年共计6800万美金，计划将为全球「九所」顶尖大学，100多名博士生提供研究资金的支持。

　　首批的1000万美元，直接「真金白银」砸给学生，让他们在机器学习、计算机视开云网址 kaiyun官方入口觉、自然语言处理等领域大展拳脚。

　　除了现金奖励，还有算力的资助：分别在未来两个学年期间，每年给到2400万美元的云计算额度。

　　Jenny Huang是EECS三年级的博士生。她曾获得了杜克大学统计学和计算机科学的学士学位。

　　个人研究兴趣包括，以数据为中心的机器学习、不确定性量化以及高效AI的开发。

　　他对可扩展计算以及如何通过算法设计，以及现代硬件来提升其性能抱有浓厚兴趣。

　　目前，他的研究应用于机器人学和能源领域，专注于利用GPU加速方法，解决AI驱动决策系统中的大规模优化问题。

　　Songyuan Zhang是航空航天系的博士生，也是可靠自主系统实验室的成员。

　　他的研究兴趣主要集中在安全多智能体系统、强化学习、控制理论和机器人学。目前的目标是开发真正实用的智能辅助机器人。

　　Dacheng Li目前是伯克利EECS三年级博士生，主要研究大规模全栈开放式智能体。

　　他曾获得了CMU机器学习硕士学位，师从Eric Xing和Hao Zhang教授；本科毕业于加州大学圣地亚哥分校，获得了计算机科学与数学双学位，师从Zhuowen Tu。

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　　Hao Wang是UC伯克利计算机专业一年级博士生，主攻通过受控安全推理实现实用的安全代码生成。

　　Melissa Pan是UC伯克利二年级博士生，主要研究面向高能效AI智能体的机器学习与系统协同设计。

　　曹诗怡目前是UC伯克利二年级博士生，主要研究面向高级长时程智能体训练的高效RL系统。

　　她于苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）获得计算机科学硕士学位；本科毕业于上海交通大学，获计算机科学学士学位。

　　个人主要研究兴趣在于，对大规模异构系统上的计算（尤其是ML工作负载）进行加速与优化。

　　他本科毕业于威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系。在此之前，我曾就读于香港中文大学。

　　个人研究兴趣在于，强化学习与基础模型的交叉领域。他还致力于开发创新的算法和系统，以解决推理及智能体任务中的各类决策挑战。

　　个人研究聚焦于LLM的战略规划，特别是多智能体协作领域。同时，她也致力于AI科学应用研究，例如AI辅助药物发现

　　吴梦迪现为CMU计算机科学系三年级博士。她于2023年本科毕业于清华大学姚班。

　　Xinyu Yang是CMU三年级博士生，本科毕业于上海交通大学致远学院ACM班。

　　其工作引入了一种全新的生成式模型架构，能够在单一模型运行时支持多智能体工作流。

　　此前他在清华大学获得硕士学位，并曾以优异成绩毕业于清华大学钱学森力学班，获工学学士学位。

　　这项工作有望为下一代人形机器人基础模型铺平道路，其潜在应用包括仓库自动化和订单履约中心。

　　Yu致力于解决以数据为中心的LLM所面临的一项关键挑战：原生数据有限，这严重制约了模型的预训练。

　　他将设计并优化合成数据生成系统，以补充稀缺的原生数据，从而提升数据的质量与数量，最终为模型预训练提供更优质、更纯净、更丰富的数据集。

　　他的研究重点在RAG，其开发的新系统提升了模型在复杂RAG场景下的情境感知、信息溯源及整体效果。

　　截止发稿前，已有三所大学MIT、伯克利、CMU公开博士获奖者名单，其余六所大学感兴趣可关注官网发布。

　　可以说，这是亚马逊首次发布的巨额AI博士奖学金计划，总金额6800万美元

　　云计算：在2025-2026和2026-2027两个学年，每年额外提供价值2400万美元的AWS云计算额度

　　一对一导师：每位奖学金获得者将匹配一位亚马逊资深科学家作为导师，定期交流，提供专业指导，并探讨研究成果在现实世界中的应用潜力

　　奖学金获得者，主由各大学根据亚马逊的指导方针自行选拔，优先考虑有望对解决实用AI问题产生重大影响的研究工作。

　　每所大学每年将获得110万美元，受资助的学生人数则根据各大学与其学生的财务协议而有所不同。

　　大学提供了自由开放的环境，让好奇心驱动的研究在此蓬勃发展，为长远进步播下希望的种子；

　　而亚马逊则专注于问题驱动、客户至上的研究，旨在规模化地解决真实世界的挑战。

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