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2025苹果学者名单公布，华人占半壁山(shan)河,研究,模型,野生智能

3月26日，苹果机器进修研究中央（Apple Machine Learning Research）正式公布了 2025 年 AI（野生智能）、ML（机器进修）领域获得博士生奖学金(jin)的苹果学者名单。

该奖学金(jin)旨在奖励和支(zhi)持计算机迷信与工程领域极具潜力的博士研究生开展研究，每一年发表(biao)一次，今(jin)年已是第六年。获奖者不(bu)仅(jin)可以获得奖学金(jin)支(zhi)持，还能得到苹果练习机会和苹果研究员的学术指导(dao)。

今(jin)年共有 12位华人学者获得了苹果学者奖学金(jin)。

Ruei-Che Chang

Ruei-Che Chang 是密歇根大学计算机迷信专业的博士研究生，导(dao)师(shi)是郭安鸿（Anhong Guo）。他(ta)的研究重点是计划交互式人机交互零碎，以促进现实世界的无障碍环(huan)境(jing)。他(ta)热衷(zhong)于开发能够明白并描述现实世界环(huan)境(jing)的智能体，为盲人或视力受损人士服(fu)务。

Cathy Fang

Cathy Fang是麻省理工学院（MIT）媒体实验室流(liu)体交互小组（Fluid Interfaces Group）博士研究生，师(shi)从Pattie Maes传(chuan)授。她(ta)的研究驻(zhu)足于技术与人类体验的交织领域，通过混(hun)合现实（mixed reality）、野生智能（artificial intelligence）和可穿戴设备（wearable devices）等(deng)技术，开发多模态野生智能零碎，通过个性化干预(yu)步伐来支(zhi)持个人的身材(cai)和心理健(jian)康。

顾煜贤 （Yuxian Gu）

顾煜贤 （Yuxian Gu）是清华大学计算机迷信与技术系对话式野生智能研究组的四年级博士生，师(shi)从黄民烈传(chuan)授。他(ta)的研究集中在开发语言模型整个性命(ming)周期的有效要领，包括预(yu)锻炼、下游(you)自适应和推(tui)理。最近，他(ta)的研究重点是预(yu)锻炼 LLM（PDS、指令预(yu)锻炼、进修法则）的数据管理实际和算法和使用学问(wen)蒸馏举行 LM 压(ya)缩（MiniLLM、MiniPLM）。

Tiancheng Hu

Tiancheng Hu 是剑桥大学语言技术实验室的计算、认知与语言方向的博士生，师(shi)从 Nigel Collier 传(chuan)授。他(ta)的研究重点是构建能够真实模拟群体和个人层面人类行为的野生智能零碎，目标是制(zhi)造出能够真正明白和适应全球(qiu)分歧人类观点的野生智能。最近，他(ta)的研究聚(ju)焦两个方面：通过文本天生明白 LLM 的固有偏见；运用 LLM 明白人类交换(huan)中的偏见性语言使用。

黄子琪(qi)（Ziqi Huang）

黄子琪(qi)是 南洋理工大学MMLab@NTU 的博士生，师(shi)从刘子纬(wei)传(chuan)授。其研究方向为视觉天生模型，重点关注天生、编辑及相干零碎的评(ping)价(jia)要领。致力于构建以人为中央的视觉天生框架，提升模型与人类企图的对齐与交互能力，推(tui)动更(geng)直观、天真的视觉内容创(chuang)作。

吉嘉铭（Jiaming Ji）

吉嘉铭，北京大学野生智能研究院博士生在读，导(dao)师(shi)为杨耀东(dong)老师(shi)，研究方向为强化进修、大模型的安全与代价(jia)导(dao)向，是百川(chuan)系列(lie)模型开源的焦点孝敬者，模型累计下载500W。他(ta)利用锻炼后校准技术将(jiang)人类的偏好和代价(jia)观融入野生智能锻炼历程，旨在确保野生智能长处的公平(ping)分配。

孔令东(dong)（Lingdong Kong）

孔令东(dong)是新加坡国立(li)大学计算机系的博士生，导(dao)师(shi)是Wei Tsang Ooi 传(chuan)授、Benoit Cottereau 传(chuan)授和Lai Xing Ng 博士。他(ta)的研究重点是为现实世界的运用开发壮大、可扩大且可通用的 3D 场景明白零碎。目前(qian)，他(ta)正在研究 3D 感知、天生和视觉语言模型的交织点。

Tian (Sunny) Qin

Tian (Sunny) Qin 是哈佛大学的一位三年级博士生，由 David Alvarez-Melis指导(dao)。她(ta)的研究重点是数据驱动的野生智能和基础模型迷信。通过开发合成数据天生要领并深化对模型进修静态的明白，她(ta)的目标是进步小型语言模型的推(tui)理能力和分布外泛化能力。

王广辉（Guanghui Wang）

王广辉是佐(zuo)治亚理工学院机器进修专业四年级的博士生，师(shi)从Jake Abernethy传(chuan)授和Vidya Muthukumar传(chuan)授。他(ta)的研究兴趣首要集中在机器进修实际和优化领域。目前(qian)，他(ta)首要致力于开发能够适应分歧环(huan)境(jing)的稳(wen)健(jian)且高(gao)效的序列(lie)决策要领。

王嘉宸（Jiachen (Tianhao) Wang）

王嘉宸（Jiachen (Tianhao) Wang）是普林斯顿大学的博士研究生，他(ta)的导(dao)师(shi)是 Prateek Mittal 传(chuan)授，并且与 Ruoxi Jia 传(chuan)授保持密切合作。他(ta)的研究重点是从数据角度动身的可信机器进修。最近，他(ta)致力于开发适用于基础模型的数据归因与优化技术。

谢若宇(yu)（Ruoyu (Roy) Xie）

谢若宇(yu)（Roy Xie）是杜克大学的博士研究生，导(dao)师(shi)是 Bhuwan Dhingra。他(ta)的研究专注于提升大型语言模型的效率和鲁棒性。目前(qian)，他(ta)正在探索强化进修要领，以进步 LLM 的推(tui)理效率，尤其是对于触及长序列(lie)的庞大使命(ming)。

徐豪(hao)飞（Haofei Xu）

徐豪(hao)飞（Haofei Xu）是苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和图宾根大学的博士研究生，导(dao)师(shi)是 Marc Pollefeys 和 Andreas Geiger。他(ta)的研究专注于计算机视觉，特别是密集对应干系、运动、三维和视频透露表(biao)现进修。他(ta)的目标是推(tui)动通用智能零碎的发展，以完成三维重建、合成和明白。