剛剛，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(lǐng)域獲得博士生獎學金的「蘋果學者」名單。

今年共有 21 位年輕學者獲得了蘋果學者計劃的資助，華人占了一半多。

蘋果博士獎學金旨在獎勵和支持計算機科學與工程領(lǐng)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(shù)指導。

在參與蘋果的工作期間，歷年的年輕學者已經(jīng)共同撰寫了 50 多篇頂會論文。 

以下是本年度獲得獎學金的部分學者：

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）。他的研究專注于設(shè)計交互式人機交互系統(tǒng)，助力現(xiàn)實世界的無障礙建設(shè)。他的研究重點是開發(fā)能夠理解和描述盲人或視障人士現(xiàn)實世界周圍環(huán)境的智能體，其技術(shù)核心可以適應更廣泛的環(huán)境。

在攻讀博士學位期間，他在 Meta Reality Labs 實習。在此之前，他曾在達特茅斯學院獲得計算機科學碩士學位，并在臺灣成功大學獲得電氣工程學士學位。

個人主頁：https://rueichechang.github.io/

Cathy Mengying Fang

Cathy Mengying 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。她的研究立足于技術(shù)與人類體驗的交叉領(lǐng)域，致力于消除數(shù)字與物理世界之間的界限，通過混合現(xiàn)實（mixed reality）、人工智能（artificial intelligence）和可穿戴設(shè)備（wearable devices）等技術(shù)，提升人類與環(huán)境的互動方式及自我認知。

她已獲得麻省理工學院碩士學位，以及卡內(nèi)基梅隆大學（Carnegie Mellon University）機械工程和人機交互（Human-Computer Interaction）專業(yè)榮譽學士學位。在學術(shù)探索之外，她曾先后在微軟（Microsoft）、蘋果（Apple）、IDEO 和 Magic Leap 等知名企業(yè)積累實踐經(jīng)驗。

個人主頁：https://cathy-fang.com/about.html

顧煜賢 （Yuxian Gu）

顧煜賢（Yuxian Gu）是清華大學計算機科學與技術(shù)系交互式人工智能（CoAI）課題組的四年級博士生，師從黃民烈教授。他的研究聚焦于語言模型全生命周期的高效算法開發(fā)，涵蓋預訓練、下游適配及推理過程。近期，他的工作重點放在大型語言模型 (LLMs) 的數(shù)據(jù)策劃策略研究、高效模型架構(gòu)設(shè)計，以及運用知識蒸餾技術(shù) (knowledge distillation) 進行語言模型 (LM) 壓縮。此前，他曾在微軟亞洲研究院實習，由董力博士指導。

個人主頁：https://t1101675.github.io/

Tiancheng Hu

Tiancheng Hu 是劍橋大學語言技術(shù)實驗室的計算、認知與語言方向的三年級博士生，師從 Nigel Collier 教授。他的研究專注于構(gòu)建能夠真實模擬群體和個體層面人類行為的人工智能 (AI) 系統(tǒng)，目標是創(chuàng)造能夠真正理解并適應全球多樣化人類觀點的人工智能。

他已獲得蘇黎世聯(lián)邦理工學院電氣工程與信息技術(shù)碩士學位，以及德克薩斯大學達拉斯分校電氣工程理學學士學位。其碩士論文研究美國政治新聞中的引述用法。他曾在 Carlos Busso 教授的指導下研究利用 3D 數(shù)據(jù)進行駕駛員頭部姿態(tài)估計，積累了寶貴的實踐經(jīng)驗。

個人主頁：https://tiancheng.hu/

黃子琪（Ziqi Huang）

黃子琪是 MMLab@NTU 的三年級博士生，師從劉子緯教授，2022 年本科畢業(yè)于新加坡南洋理工大學。她在 CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH Asia、TPAMI 等國際頂級會議與期刊上發(fā)表多篇研究成果。其研究方向為視覺生成模型，重點關(guān)注生成、編輯及相關(guān)系統(tǒng)的評估方法。致力于構(gòu)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(nèi)容創(chuàng)作。她的研究成果如 Collaborative Diffusion 和 ReVersion 受到社區(qū)廣泛關(guān)注；主導的 VBench 系列工作已成為視頻生成領(lǐng)域的權(quán)威評測體系，被學術(shù)界和工業(yè)界廣泛采用，協(xié)助推動和指引視頻生成領(lǐng)域的發(fā)展。

個人主頁：https://ziqihuangg.github.io

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對齊，在計算機頂級會議期刊發(fā)表口頭、焦點論文等十余篇，谷歌學術(shù)引用累計 2200 余次，GitHub 開源累計獲得 2W+ Stars。曾獲首批國自然博士青年基金資助（2023 年度北京大學智能學科唯一），獲北京大學博士最高研究獎「校長獎學金」， 首屆中國電子學會 — 騰訊博士生科研激勵計劃（全國 17 人），獲 NeurIPS‘22 機器人靈巧操作比賽冠軍，研究成果及模型被 OpenAI 、Meta 引用，被 MIT Tech Review 報道。 

個人主頁：https://jijiaming.com/

孔令東（Lingdong Kong）

孔令東是新加坡國立大學計算機系的三年級博士生，導師是 Wei Tsang Ooi 教授和劉子緯教授。他的研究方向為 3D 計算機視覺和深度學習，及其在自動駕駛、機器人等場景的應用。

他曾于英偉達、字節(jié)跳動和上海人工智能實驗室等機構(gòu)實習。一作論文發(fā)表于 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等國際會議中，谷歌學術(shù)引用超過 2400 余次。

個人主頁：https://ldkong.com

Tian (Sunny) Qin

Tian (Sunny) Qin 是哈佛大學的一名三年級博士生，由 David Alvarez-Melis 和 Sham Kakade 共同指導。

她的研究重點是數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能和基礎(chǔ)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，提高小型語言模型的推理能力和分布外泛化能力。

個人主頁：https://sunnytqin.github.io/

王廣輝（Guanghui Wang）

王廣輝（Guanghui Wang）是佐治亞理工學院的四年級博士生，師從 Jacob Abernethy 和 Vidya Muthukumar。他的研究興趣主要集中在機器學習理論與優(yōu)化領(lǐng)域。目前，他主要致力于開發(fā)能夠適應多樣化環(huán)境的穩(wěn)健且高效的序列決策方法。

王廣輝于 2020 年在南京大學計算機科學與技術(shù)系獲得了碩士學位，師從張利軍教授。同時，他也是由周志華教授領(lǐng)導的 LAMDA 研究小組的一員。2017 年，他在西安電子科技大學電子工程學院獲得了學士學位。

個人主頁：https://guanghui-wang-gatech.github.io/

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。他的研究專注于從數(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(chǔ)模型的數(shù)據(jù)歸因與優(yōu)化技術(shù)。他運用統(tǒng)計學和博弈論的工具來分析訓練數(shù)據(jù)與模型行為之間的復雜聯(lián)系。

2024 年，他被選為數(shù)據(jù)科學新星。

個人主頁：https://tianhaowang.netlify.app/

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。他的工作主要研究上下文壓縮，包括信息充足性檢測和內(nèi)容符號化，這些研究在檢索增強型生成和智能體系統(tǒng)中有應用價值。

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。

個人主頁：https://royxie.com/

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(guān)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。

徐豪飛在攻讀碩士學位期間就讀于中國科學技術(shù)大學（USTC），導師是張舉勇（Juyong Zhang）。在碩士階段，他曾交換到新加坡南洋理工大學（NTU），在那里他受到蔡劍飛（Jianfei Cai）和 Jianmin Zheng 的指導。此外，他還曾在微軟亞洲研究院（MSRA）實習，期間得到了楊蛟龍（Jiaolong Yang）和童欣（Xin Tong）的指導。

個人主頁：https://haofeixu.github.io/

完整獲獎名單如下：