2025谷歌獎學金公布，37位華人上榜！Jeff Dean祝賀，清華入選最多

新智元報道

編輯：KingHZ 桃子

【新智元導讀】一年一度谷歌博士獎學金公布了！今年，全球一共評選了155人，華人學者表現(xiàn)亮眼，共計37人上榜。其中，不乏來自清華、北大、中科大、同濟等知名學府校友的身影。

2025谷歌博士獎學金（Google PhD Fellowship），正式出爐了！

今年，來自35個國家、12個研究領域的155名博士生，榮譽上榜，共同分享超1000萬美元資金。

這一次，入選名單人數(shù)遠超往年，創(chuàng)歷史新高，2024年有85人，2023年67人。

與以往不同，2025獎學金項目名單，一共分為12個方向——

算法與優(yōu)化14人、計算機體系結構2人、健康研究21人、人機交互14人、機器學習38人、機器感知13人、自然語言處理18人、隱私和安全16人、量子計算8人、軟件工程與編程語言5人、硅研究2人、系統(tǒng)、網(wǎng)絡與云計算4人。

每年10月，谷歌都會正式公開獎學金名單。

它主要面向全球，在計算機以及前沿領域表現(xiàn)卓越博士生，旨在培養(yǎng)關鍵基礎科學研究的新一代科學家。

谷歌DeepMind首席科學家Jeff Dean送上了祝賀。

華人博士生上榜

清華北大校友在列

今年一共有37位華人博士生入選，以下為所有上榜華人博士個人介紹。

算法與優(yōu)化（2人）

Yonggang Jiang，馬克斯·普朗克計算機科學研究所

Yonggang Jiang目前是馬克斯·普朗克信息學研究所的博士生，師從Danupon Nanongkai和Sagnik Mukhopadhyay。

此前，他畢業(yè)于南京大學計算機科學專業(yè)，獲學士學位。

個人研究方向廣泛涵蓋算法設計與分析領域，目前專注于圖算法研究，致力于探索其在并行計算、分布式計算等不同場景中的理論極限。

Tony Eight Lin，臺北醫(yī)學大學

他是臺北醫(yī)學大學四年級博士生，主攻化學信息學方向，專注于虛擬篩選技術，并熱衷于為同事/同學開發(fā)實用應用程序。

2022年，他從臺北醫(yī)學大學獲碩士學位，專業(yè)方向為癌癥分子生物學與藥物研發(fā)。

計算機體系結構（1人）

Zhewen Pan（潘哲雯），威斯康星大學麥迪遜分校

潘哲雯是威斯康星大學麥迪遜分校電子與計算機工程系的四年級博士生，師從Joshua San Miguel教授。

個人研究方向是高效能計算機體系結構設計，并榮獲谷歌博士生獎學金支持。

健康研究（2人）

Ruiqi Wang，圣路易斯華盛頓大學

Ruiqi Wang是Chenyang Lu博士指導的博士應屆畢業(yè)生，隸屬于信息物理系統(tǒng)實驗室與健康人工智能研究所。

本科期間獲得密歇根大學安娜堡分校與上海交通大學聯(lián)合培養(yǎng)的電子計算機工程學士學位。

個人研究聚焦機器學習系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)、計算機視覺與人類行為識別的交叉領域，重點致力于具有實際應用價值的技術創(chuàng)新。

Zhihan Zhang，華盛頓大學

Zhihan Zhang是華盛頓大學保羅·G·艾倫計算機科學與工程學院博士生，師從Vikram Iyer教授與Shwetak Patel教授。

研究方向聚焦可持續(xù)普適計算，通過設計算法與AI智能體自主解決可持續(xù)性與健康等現(xiàn)實難題，并運用新興材料跨學科重構全可持續(xù)計算生態(tài)系統(tǒng)。

入學前以最高榮譽獲佐治亞理工學院計算機工程學士學位，并完成量化與計算金融碩士項目，曾與Thad Starner、Gregory D. Abowd教授開展科研合作。

他的興趣愛好廣泛，尤其熱愛旅行、閱讀和足球。

人機交互（2人）

Qiwei Li，密歇根大學

Qiwei Li是密歇根大學信息學院的博士候選人，師從Eric Gilbert博士和Sarita Schoenebeck博士。

個人研究方向：生成式AI「深度偽造」內容、社會計算。

Yichuan Zhang，東京大學

Yichuan Zhang目前東京大學在讀博士；本科畢業(yè)于北京林業(yè)大學，獲得了計算機科學學士學位。

機器學習（10人）

蔡澄奕，墨爾本大學

蔡澄奕，墨爾本大學在讀博士生。

當前研究聚焦于分布偏移下的學習與推理，主要包括：

• 預訓練視覺模型與視覺語言模型的模型重編程

• 視覺語言模型與多模態(tài)LLM的測試階段對齊

她于清華大學獲得碩士學位。

Dingling Yao，奧地利科技學院

Dingling Yao，奧地利科技學院在讀博士。

研究主要聚焦于表征學習中的可識別性問題，以及因果表征學習在科學發(fā)現(xiàn)中的適用性。

她從德國蒂賓根大學獲理學計算機科學學士學位、機器學習碩士學位。

Mirah Shi，賓夕法尼亞大學

Mirah Shi，賓夕法尼亞大學計算機科學四年級博士生，師從Michael Kearns與Aaron Roth教授。

研究方向聚焦機器學習理論、經(jīng)濟學與社會學的交叉領域，特別關注機器學習與人類決策者的交互機制。

入學前，她獲巴納德學院數(shù)學學士學位。

Peihao Wang，德克薩斯大學奧斯汀分校

Peihao Wang，德克薩斯大學奧斯汀分校電氣與計算機工程系博士生。

研究方向是機器學習與計算機視覺，導師為Atlas Wang教授。他的研究重點在于探索「幾何基元」（geometric primitives），以增強語言模型的推理能力、理解神經(jīng)網(wǎng)絡架構、發(fā)現(xiàn)新的模型擴展范式，并以物理原理為基礎改進生成式視覺模型。

2021年，他獲上海科技大學計算機科學學士學位。

他曾獲得DARPA Disruptive Idea Paper Award（DARPA顛覆性創(chuàng)意論文獎）和SIGGRAPH Asia 2024最佳論文獎。他還被評為斯坦福大學數(shù)據(jù)科學新星（Stanford Rising Star inData Science）。

Wangbo Zhao，新加坡國立大學

Wangbo Zhao，新加坡國立大學（National University of Singapore）計算機學院博士四年級學生。

他研究興趣包括高效深度學習（efficient deep learning）、動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡（dynamic neural network）以及多模態(tài)模型（multi-modal model）。截至目前，他已在頂級人工智能國際會議和期刊上發(fā)表了10余篇論文。

在此之前，他于2019年和2022年分別在西北工業(yè)大學獲得學士和碩士學位。

科研之外，他也是一名業(yè)余田徑運動員，主項為400米（個人最佳成績 53.40 秒）和400米欄（個人最佳成績 1:01.78）。

Wei Xiong（熊偉），伊利諾伊大學香檳分校

Wei Xiong（熊偉），目前是伊利諾伊大學香檳分校UIUC計算機科學系博士生。

他研究聚焦于強化學習及其在大語言模型后訓練中的應用。研究的方向包括核心RL算法的設計與高效訓練方案的開發(fā)，同時也關注這些方法背后的訓練動力學機制與數(shù)學基礎，以期在大規(guī)模場景下提升模型的訓練穩(wěn)定性與最終性能。

在此之前，他于2023年畢業(yè)于香港科技大學數(shù)學系，獲得碩士學位，期間獲頒香港博士獎學金（Hong Kong PhD Fellowship）。

更早之前，他本科就讀于中國科學技術大學，于2021年獲得數(shù)學學士學位。

Xiangjian Jiang，劍橋大學

Xiangjian Jiang，目前是劍橋大學計算機實驗室的計算機科學博士生，導師為Mateja Jamnik教授。

他的研究興趣主要集中在結構化表格數(shù)據(jù)與人工智能可解釋性（XAI）領域，具體研究方向包括：

• 表格基礎模型

• 表格生成建模

• 面向科研應用的可信AI解決方案

之前，他于2022年從北京航空航天大學獲計算機科學學士學位；2023年，獲劍橋大學碩士學位。

Xinyu Lin，新加坡國立大學

2023年6月，獲得新加坡國立大學數(shù)據(jù)科學與機器學習碩士學位。

2021年6月，獲山東大學控制科學與工程工學學士學位。

Xiu-Chuan Li（李修川），悉尼大學

Xiu-Chuan Li (李修川)，悉尼大學在讀博士。

目前的研究方向主要聚焦于因果推斷與可信機器學習。

此前于2023年獲得中國科學院自動化研究所的碩士學位。

Zora Wang（王芷若），卡內基梅隆大學

Zora Wang（王芷若），卡內基梅隆大學語言技術研究所（Language Technologies Institute）的博士生，目前在Daniel Fried教授和Graham Neubig教授的指導下開展研究。

主要研究興趣是通過程序化的方法解決實際任務，具體方向包括：

• 面向辦公場景的計算機使用型AI智能體

• 具備記憶與技能適應能力的智能體

• 增強型語言模型

2020年6月，本科畢業(yè)于北京師范大學數(shù)學與應用數(shù)學專業(yè)；2023年8月，獲卡內基梅隆大學語言技術碩士學位。

機器感知（8人）

Haian Jin（金海岸），康奈爾大學

金海岸目前就讀于康奈爾大學計算機科學專業(yè)，師從Noah Snavely教授，攻讀博士學位。

2023年，他本科畢業(yè)于浙江大學竺可楨學院計算機科學專業(yè)（成績位列前1%）。

個人研究聚焦于計算機視覺、圖形學與機器學習的交叉領域，現(xiàn)階段主要關注長上下文學習、物理場景理解與世界建模等方向。

Lei Zhong（鐘磊），愛丁堡大學

鐘磊是愛丁堡大學的博士生，師從Changjian Li教授。

此前，他曾在南開大學取得碩士學位，并在西南大學獲得學士學位。

他的研究興趣集中于視覺與圖形學的交叉領域，近期主要專注于3D人體運動建模與生成。

Mingfei Chen，華盛頓大學

Mingfei Chen是華盛頓大學電子與計算機工程系的三年級博士生，目前師從Eli Shlizerman教授，是NeuroAI實驗室的成員。

此前，她于2020年在華中科技大學計算機科學與技術專業(yè)卓越工程師實驗班獲得學士學位。

當前研究主要關注三維場景空間推理的多模態(tài)研究，及其在多模態(tài)LLM、XR設備和機器人領域的應用。

Tsai-Shien Chen，加州大學默塞德分校

Tsai-Shien Chen目前是加州大學默塞德分校博士候選人，主修電機工程與計算機科學。

此前，他獲得了臺灣大學碩士和學士學位。

個人研究興趣主要在于，視頻生成、多模態(tài)LLM、個性化內容生成。

Yinghao Ma（馬英浩），倫敦瑪麗女王大學

馬英浩是倫敦瑪麗女王大學電子工程與計算機科學學院數(shù)字音樂中心（C4DM）人工智能與音樂專業(yè)的博士候選人，師從Emmanouil Benetos博士。

他獲得了CMU碩士學位，本科畢業(yè)于北京大學，獲得了數(shù)學和應用數(shù)學學位。

作為多模態(tài)藝術投影（MAP）社區(qū)的聯(lián)合創(chuàng)始人之一，他與同事共同提出了大規(guī)模自監(jiān)督訓練音樂理解模型MERT，該模型在Huggingface平臺的月下載量超過1萬次。

YuekunDai，南洋理工大學

Yuekun Dai目前是南洋理工大學MMLab實驗室的二年級博士生，師從陳Change Loy教授。

此前在NTU獲得人工智能碩士學位，更早于2020年畢業(yè)于北京大學智能科學與技術專業(yè)，師從林宙辰教授。

個人研究興趣涵蓋計算攝影、計算機圖形學及動漫相關領域。當前主要專注于圖像分層處理、動畫制作人工智能技術以及分層圖像編輯等研究方向。

Yutong Chen，蘇黎世聯(lián)邦理工學院

Yutong Chen是蘇黎世聯(lián)邦理工學院計算機視覺與學習小組（VLG）的博士生，師從Siyu Tang教授。

在此之前，她于清華大學獲得學士及碩士學位。

Ziang Cao，南洋理工大學

Ziang Cao現(xiàn)為南洋理工大學計算機與數(shù)據(jù)科學學院一年級博士生，隸屬于MMLab@NTU實驗室，師從Ziwei Liu教授。

他本科畢業(yè)于同濟大學，獲得了車輛工程學士學位。

個人主要研究方向包括計算機視覺、深度學習及3D內容生成。

自然語言處理（1人）

Mengyu Ye，東北大學（Tohoku University）

Mengyu Ye是東北大學基礎人工智能實驗室的自然語言處理方向二年級博士生，師從Jun Suzuki教授。

個人研究興趣集中于自然語言處理與機器學習領域。

隱私和安全（6人）

Gefei Tan，西北大學

Gefei Tan是西北大學計算機科學系的三年級博士生，師從Xiao Wang和Ning Luo教授。

在攻讀博士之前，他于2023年獲得西北大學碩士學位，并于2020年取得北京工業(yè)大學學士學位。

個人研究廣泛，涵蓋密碼學領域的基礎理論與實際應用。

Jiamin Chang，新南威爾士大學

Jiamin Chang是新南威爾士大學的博士生，師從Hammond Pearce博士與Jason Xue博士。

個人研究涵蓋人工智能安全、多模態(tài)模型與具身機器人領域。

Minghao Shao，紐約大學阿布扎比分校

Minghao Shao目前是紐約大學阿布扎比分校計算機科學博士，此前獲得了紐約大學計算機科學學士和碩士學位。

Tiansheng Huang，佐治亞理工學院

Tiansheng Huang是佐治亞理工學院計算機科學專業(yè)四年級博士候選人，師從Ling Liu教授。

此前，他曾在在華南理工大學（廣州）獲得本碩學位。

個人研究方向涵蓋分布式機器學習、并行與分布式計算、優(yōu)化算法及大語言模型安全對齊。

Yaman Yu，伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校

Yaman Yu是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校在讀博士。

她曾獲得了CMU碩士學位，本科畢業(yè)于天津大學。

當前個人主要關注可用安全與隱私、隱私政策及人工智能在隱私領域的應用。

Ziyi Guo，美國西北大學（Northwestern University）

他自2023年9月起就讀于西北大學計算機科學博士項目。

當前研究方向聚焦于現(xiàn)實世界安全問題的理解、分析與防御，同時探索大語言模型在安全領域的應用。

2023年8月，他獲得四川大學學士學位。曾擔任騰訊玄武實驗室安全研究實習生，并在清華大學網(wǎng)絡與信息安全實驗室（NISL）擔任研究實習生。

量子計算（2人）

Jun Zen，沖繩科學技術大學院大學

Jun Zen是一名專注于量子信息理論的博士生，主要研究量子糾錯碼領域。

她曾在布里斯托大學獲得電子電氣工程專業(yè)的學士和碩士學位，在校期間通過學習編碼理論對其產(chǎn)生了濃厚興趣，并參與了光學器件設計與光通信系統(tǒng)的相關研究。

Shaolun Ruan（阮紹倫），新加坡管理大學

阮紹倫現(xiàn)為新加坡管理大學計算機科學專業(yè)博士候選人，師從 Yong WANG和Jiannan LI教授。

他于2019年畢業(yè)于電子科技大學計算機科學與工程學院，獲學士學位。

個人研究領域涵蓋數(shù)據(jù)可視化與人機交互，致力于開發(fā)以人為本的計算工具以解決復雜科學問題，推動可解釋性研究與數(shù)據(jù)驅動決策的進程。

硅研究（1人）

Sheng-Yuan Zheng，臺灣清華大學

Sheng-Yuan Zheng主要致力于硅基光子集成電路研究，并開展基于邊緣計算的機器學習均衡器開發(fā)工作。

系統(tǒng)、網(wǎng)絡與云計算（2人）

ChonLam Lao，哈佛大學

ChonLam Lao是哈佛大學工程與應用科學學院計算機科學專業(yè)四年級博士生，由Minlan Yu教授與Aditya Akella教授共同指導。

在哈佛就讀前，于清華大學交叉信息研究院獲碩士學位，師從Wenfei Wu教授。

個人主要研究方向包括網(wǎng)絡系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、可編程硬件及網(wǎng)絡內計算技術。

Jinshu Liu（劉金澍），弗吉尼亞理工大學

Jinshu Liu（劉金澍）是弗吉尼亞理工大學計算機科學系博士生。

他的主要研究方向為內存系統(tǒng)，重點關注內存性能剖析、系統(tǒng)性能分析與底層性能優(yōu)化。

此前在羅切斯特大學獲計算機科學碩士學位，期間在Fatemeh Nargesian教授指導下從事科學計算數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)研究。2019年6月畢業(yè)于西安交通大學能源與動力工程學院，獲學士學位。

所有名單

2025谷歌博士獎學金，所有獲獎學者名單。

參考資料：

https://x.com/Googleorg/status/1981415984322748915

https://research.google/programs-and-events/phd-fellowship/recipients/