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3月26日，蘋果機器學習研究中心（Apple Machine Learning Research）正式公布了 2025 年 AI（人工智能）、ML（機器學習）領域獲得博士生獎學金的蘋果學者名單。

該獎學金旨在獎勵和支持計算機科學與工程領域極具潛力的博士研究生開展研究，每年頒發(fā)一次，今年已是第六年。獲獎者不僅可以獲得獎學金支持，還能得到蘋果實習機會和蘋果研究員的學術指導。

今年共有 12位華人學者獲得了蘋果學者獎學金。

Ruei-Che Chang

Ruei-Che Chang 是密歇根大學計算機科學專業(yè)的博士研究生，導師是郭安鴻（Anhong Guo）。他的研究重點是設計交互式人機交互系統(tǒng)，以促進現(xiàn)實世界的無障礙環(huán)境。他熱衷于開發(fā)能夠理解并描述現(xiàn)實世界環(huán)境的智能體，為盲人或視力受損人士服務。

Cathy  Fang

Cathy  Fang是麻省理工學院（MIT）媒體實驗室流體交互小組（Fluid Interfaces Group）博士研究生，師從Pattie Maes教授。她的研究立足于技術與人類體驗的交叉領域，通過混合現(xiàn)實（mixed reality）、人工智能（artificial intelligence）和可穿戴設備（wearable devices）等技術，開發(fā)多模態(tài)人工智能系統(tǒng)，通過個性化干預措施來支持個人的身體和心理健康。

顧煜賢 （Yuxian Gu）

顧煜賢 （Yuxian Gu）是清華大學計算機科學與技術系對話式人工智能研究組的四年級博士生，師從黃民烈教授。他的研究集中在開發(fā)語言模型整個生命周期的有效方法，包括預訓練、下游自適應和推理。最近，他的研究重點是預訓練 LLM（PDS、指令預訓練、學習法則）的數(shù)據(jù)管理理論和算法以及使用知識蒸餾進行 LM 壓縮（MiniLLM、MiniPLM）。

Tiancheng Hu

Tiancheng Hu 是劍橋大學語言技術實驗室的計算、認知與語言方向的博士生，師從 Nigel Collier 教授。他的研究重點是構建能夠真實模擬群體和個人層面人類行為的人工智能系統(tǒng)，目標是創(chuàng)造出能夠真正理解和適應全球不同人類觀點的人工智能。最近，他的研究聚焦兩個方面：通過文本生成理解 LLM 的固有偏見；運用 LLM 理解人類交流中的偏見性語言使用。

黃子琪（Ziqi Huang）

黃子琪是 南洋理工大學MMLab@NTU 的博士生，師從劉子緯教授。其研究方向為視覺生成模型，重點關注生成、編輯及相關系統(tǒng)的評估方法。致力于構建以人為中心的視覺生成框架，提升模型與人類意圖的對齊與交互能力，推動更直觀、靈活的視覺內容創(chuàng)作。

吉嘉銘（Jiaming Ji）

吉嘉銘，北京大學人工智能研究院博士生在讀，導師為楊耀東老師，研究方向為強化學習、大模型的安全與價值導向，是百川系列模型開源的核心貢獻者，模型累計下載500W。他利用訓練后校準技術將人類的偏好和價值觀融入人工智能訓練過程，旨在確保人工智能利益的公平分配。

孔令東（Lingdong Kong）

孔令東是新加坡國立大學計算機系的博士生，導師是Wei Tsang Ooi 教授、Benoit Cottereau 教授和Lai Xing Ng 博士。他的研究重點是為現(xiàn)實世界的應用開發(fā)強大、可擴展且可通用的 3D 場景理解系統(tǒng)。目前，他正在研究 3D 感知、生成和視覺語言模型的交叉點。

Tian (Sunny) Qin

Tian (Sunny) Qin 是哈佛大學的一名三年級博士生，由 David Alvarez-Melis指導。她的研究重點是數(shù)據(jù)驅動的人工智能和基礎模型科學。通過開發(fā)合成數(shù)據(jù)生成方法并深化對模型學習動態(tài)的理解，她的目標是提高小型語言模型的推理能力和分布外泛化能力。

王廣輝（Guanghui Wang）

王廣輝是佐治亞理工學院機器學習專業(yè)四年級的博士生，師從Jake Abernethy教授和Vidya Muthukumar教授。他的研究興趣主要集中在機器學習理論和優(yōu)化領域。目前，他主要致力于開發(fā)能夠適應不同環(huán)境的穩(wěn)健且高效的序列決策方法。

王嘉宸（Jiachen (Tianhao) Wang）

王嘉宸（Jiachen (Tianhao) Wang）是普林斯頓大學的博士研究生，他的導師是 Prateek Mittal 教授，并且與 Ruoxi Jia 教授保持密切合作。他的研究重點是從數(shù)據(jù)角度出發(fā)的可信機器學習。最近，他致力于開發(fā)適用于基礎模型的數(shù)據(jù)歸因與優(yōu)化技術。

謝若宇（Ruoyu (Roy) Xie）

謝若宇（Roy Xie）是杜克大學的博士研究生，導師是 Bhuwan Dhingra。他的研究專注于提升大型語言模型的效率和魯棒性。目前，他正在探索強化學習方法，以提高 LLM 的推理效率，尤其是對于涉及長序列的復雜任務。

徐豪飛（Haofei Xu）

徐豪飛（Haofei Xu）是蘇黎世聯(lián)邦理工學院（ETH Zurich）和圖賓根大學的博士研究生，導師是 Marc Pollefeys 和 Andreas Geiger。他的研究專注于計算機視覺，特別是密集對應關系、運動、三維以及視頻表示學習。他的目標是推動通用智能系統(tǒng)的發(fā)展，以實現(xiàn)三維重建、合成和理解。

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