2025-12-14 23:39:08
感谢亚汇网网友获奖学生从竞争激烈的申请者中脱颖而出，他们将在奖学金资助年度前参与英伟达暑期实习项目。这些获奖学生的研究处于加速计算领域前沿，涉及辅助驾驶、计算机架构、计算机图形学、深度学习、编程系统、机器人技术以及安全技术等多个方向。英伟达研究生奖学金计划面向全球所有符合条件的申请者开放。亚汇网整理名单如下：JiagengMao，南加州大学：通过挖掘互联网规模数据中蕴含的丰富先验知识，攻克复杂的物理AI问题，旨在为现实世界中的具身智能体赋予强大且通用的智能能力。LiwenWu，加州大学圣地亚哥分校：通过神经材质与神经渲染增强基于物理渲染的真实感与效率。ManyaBansal，麻省理工学院：在保留实现峰值性能所需的底层控制能力的前提下，设计现代加速器编程语言，使开发者能够编写模块化、可复用的代码。SizheChe，加州大学伯克利分校：为现实世界应用中的AI提供安全保障，现阶段重点防御针对AI智能体的提示注入攻击，通过通用且实用的防护机制，在确保安全性的同时保持AI智能体的原有功能。YunfanJiang，斯坦福大学：通过融合现实世界的全身操控数据、大规模仿真与互联网级多模态监督信息等混合数据源，开发可扩展的通用服务机器人构建方法，使其胜任日常任务。YijiaShao，斯坦福大学：研究方向为人机协作，致力于开发能够在任务执行过程中与人类进行有效沟通与协同的AI智能体，并设计新的人机交互界面。ShangbinFeng，华盛顿大学：聚焦于推进模型协作研究，多个经由不同数据集和不同团队训练的机器学习模型，将相互协作、集成与互补，共同构建一个开源、去中心化且协作的AI未来。ShvetankPrakash，哈佛大学：致力于基于新算法、精标数据集及智能体优先的基础设施构建AI智能体，推动硬件架构与系统设计的革新。IreneWang，佐治亚理工学院：正在开发一体化协同设计框架，将加速器架构、网络拓扑与运行时调度深度融合，以实现高能效、可持续的大规模AI训练。ChenGeng，斯坦福大学：构建基于可扩展数据驱动算法与物理启发式原理的4D物理世界建模方法，推进具有物理基础的3D与4D世界模型在机器人与科学计算领域的应用发展。此外，英伟达还同样感谢2026-2027年研究生奖学金决赛入围者：ZizhengGuo，北京大学PeterHolderrieth，麻省理工学院XianghuiXie，马克斯?普朗克信息学研究所AlexanderRoot，斯坦福大学DanielPalenicek，达姆施塔特工业大学广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，亚汇网所有文章均包含本声明。
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