一年一度的蘋果博士獎學金又開獎啦！
剛剛，蘋果機器學習研究中心（Apple Machine Learning Research）釋出了2023年在人工智能/機器學習領域獲得博士生獎學金的「蘋果學者」名單。
今年，共有22位學生榮獲蘋果獎學金，其中，華人學生占了半壁江山，有11人。
22位博士生入選，其中一半是華人
剛剛，蘋果機器學習研究中心（Apple Machine Learning Research）釋出了2021年在人工智能/機器學習領域獲得博士生獎學金的「蘋果學者」名單。
被提名的學生是基于他們的創新研究、作為思想領袖和合作者的履曆、以及推動其各自領域的承諾而獲獎的。
該獎學金項目旨在表彰計算機科學和工程研究人員在研究所學生和研究所學生階段的貢獻。
今年一共有22位學生入選，其中11位是華人博士生。
Yutong Bai
Yutong Bai是約翰霍普金斯大學計算機科學博士四年級學生，主修計算機視覺，由彭博傑出教授Alan Yuille指導。
她曾經在Meta AI和谷歌大腦實習。此前，她曾獲得CVPR最佳論文決賽入圍獎。
她的研究旨在将知識整合到計算機視覺問題中，并在更少的監督下建構強大的人工智能，進而使深度學習模型能夠安全地部署在現實世界當中。為了實作這個目标，她對包括表征學習、自監督學習和可擴充多模态學習等方向進行了探索。
Yifan Jiang （江亦凡）
江亦凡是德克薩斯大學奧斯汀分校的四年級博士生，師從Zhangyang (Atlas) Wang教授。
他的研究興趣在于生成模型、神經渲染和計算攝影領域。他的目标是建構機器智能，将生成模型和神經渲染技術聯系起來，以便在2D和3D場景中實作強大的應用，包括圖像編輯/處理、視圖合成和3D創作。
他大學就讀于華中科技大學，曾在Adobe（Marc Levoy的團隊）、Google Research（GCam）、Adobe（應用研究團隊）和Bytedance AI實驗室（美國CV實驗室）實習。
Xisen Jin
Xisen Jin是南加州大學的博士生，導師為任翔教授。
他的研究試圖使語言模型能夠從永無止境的文本資料流中不斷學習。他的研究降低了更新模型的成本，使其更容易建立個性化的模型并保持模型中的知識是最新的。
他大學畢業于複旦大學，曾在彭博社NLP平台團隊、AWS人工智能實驗室、Snap公司、微軟亞洲研究院以及京東的資料科學實驗室進行過實習。
Yong Lin（林勇）
林勇是香港科技大學的博士生，導師是張潼，前騰訊AI Lab主任。
林勇的研究處于因果關系、機器學習算法與理論的交叉點。具體來說，他的目标是建立穩定的模型，可以泛化到未見過的測試分布。
Jessy Lin
Jessy Lin是加利福尼亞大學伯克利分校人工智能研究所的博士生，導師是Dan Klein和Anca Dragan。
她畢業于麻省理工學院，主修計算機科學和哲學。在此之前，她在Lilt公司從事研究和産品工作，在人機翻譯的背景下探索這些問題。
她的研究重點是建構使用語言與人協作并從人類回報中學習的AI智能體。她的研究興趣包括互動式代碼生成模型、對話和語言引導的強化學習。
Jingping Nie
Jingping Nie是哥倫比亞大學電子工程專業四年級的博士生，由姜小凡教授和Matthias Preindl教授指導。大學畢業于史密斯學院工程學。
她的研究重點是人工智能系統中未來以人為中心的智能且隐私感覺的可穿戴裝置的軟硬體協同設計。
Yifu Qiu
Yifu Qiu是愛丁堡大學和劍橋大學的ELLIS項目博士生，由Shay Cohen博士、Anna Korhonen教授和Edoardo M. Ponti博士指導。
此前，他在愛丁堡大學獲得碩士學位，從事文本摘要和結構化預測工作。并曾在百度NLP擔任研究實習生，進行開放域問答和密集檢索的研究。
他的研究主要集中在多語言環境下的語言生成領域，包括提高模型的泛化、小樣本學習和可控性等基本能力。
Zijie Jay Wang
Zijie J. Wang是佐治亞理工學院的博士生，由Polo Chau指導。
他的研究通過開發新穎的互動界面，使人們能夠輕松地與機器語言系統進行大規模互動，進而使人工智能具有可問責性、可解釋性和可通路性。
Yi Wei
Yi Wei是清華大學的博士生，導師是魯繼文教授。曾在賽靈思、商湯科技、微軟亞洲研究院、位元組跳動、高斯機器人工作過。
他的研究興趣是3D視覺，尤其專注于三維重建和3D場景了解。他的工作将傳統的幾何學與最近發展的深度學習相結合，旨在幫助人工智能系統更好地了解3D真實世界。
Kaichao You（遊凱超）
遊凱超是清華大學軟體學院的三年級博士生，師從龍明盛教授。
他的研究旨在開發開放和動态環境下的機器學習算法，重點是機器學習中的遷移學習，特别是将深度學習中的各種形式的知識從一個源适應到另一個源。他最近的工作包括領域适應、模型适應和模型中心适應。
Jiaqi Zhang
Jiaqi Zhang是麻省理工學院的博士生，由Caroline Uhler指導。此前在北京大學獲得了數學和統計學學士學位。
在生物醫學應用的激勵下，她的研究旨在序貫決策和因果關系的交叉點上發展統計和算法基礎，更确切地說，是在一個由潛在因果規則創造的系統中做出決策的政策設計。
完整名單
以下是入選學生的完整名單：
參考資料：
https://machinelearning.apple.com/updates/apple-scholars-aiml-2023