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谷歌2024博士奖学金（Google PhD Fellowship）公布，KAN 作者刘子鸣等数十位年轻华人学者成功入选。
谷歌博士奖学金旨在奖励在计算机科学等前瞻科研领域表现优异的年轻学者。奖学金用于直接支持攻读博士学位，并提供与谷歌研究导师合作的机会。
2024年共有85人获奖，分为13个研究方向。
今年谷歌博士奖学金分为以下13个研究方向，以下是部分研究方向及其获奖的华人学者：
算法与理论
Sun Yan（新加坡国立大学）计算机学院信息系统专业博士生，导师是 Stanley Kok 教授，本科毕业于香港中文大学（深圳）。研究方向是机器学习中的算法及其应用，还研究过计算机图形学，例如图内核、异常检测。
吕欣加州大学伯克利分校博士生，导师是 Avishay Tal 和 Jelani Nelson。吕欣本科毕业于清华大学交叉信息科学研究所（姚班）。研究方向主要是理论计算机科学，涉及伪随机性、计算复杂度和差分隐私方面的问题。
机器智能
曹宇舟（南洋理工大学）新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院博士生，研究方向为统计学习及其在可信机器学习中的应用。
Cheng-Yu Hsieh 华盛顿大学计算机科学与工程专业的博士生，之前，在台湾大学获得学士和硕士学位。研究目标是借助数据和模型扩展在当今的大规模环境中更加高效和有效，实现人工智能开发的民主化。
Eric Zhao 加州大学伯克利分校计算机科学博士生，导师是 Nika Haghtalab 和 Michael I. Jordan。研究兴趣在于多目标机器学习的算法和数学基础。
Haodong Lu 新南威尔士大学博士生，导师是 Dong Gong 和 Lina Yao。研究兴趣集中在理解和适应数据分布变化。
人机交互与可视化
Erzhen Hu（弗吉尼亚大学）：研究包括通过多模态智能体增强人机交互、利用LLM以及将先进的2D和3D计算机视觉方法应用于多用户场景、XR应用，探索人机通信范式。
自然语言处理
Kara Liu（斯坦福大学）：研究重点是开发和应用机器学习方法，以实现公平有效的医疗保健。
机器感知
Jianrong Zhang（悉尼科技大学）：主要研究方向为计算机视觉和人体运动生成。
Sheng-Yu Wang（CMU）：主要研究方向为计算机视觉、深度学习等。
其他研究方向
Lingtong (Tony) Xu：博士毕业于加拿大多伦多大学，本科毕业于不列颠哥伦比亚大学。
Haodong Lu（新南威尔士大学）：研究兴趣集中在理解和适应数据分布变化，特别关注分布外（OOD）检测和持续学习，致力于开发强大的计算机视觉和多模态模型，能够随着时间的推移有效地检测和适应新的数据分布。
Kaiwen Wang（康奈尔大学）：研究领域包括强化学习、因果关系和大型语言模型。
黄凯旋（普林斯顿大学）：研究兴趣是用于基础模型的强化学习（例如，用于扩散模型/语言模型的RLHF）和用于强化学习的基础模型（LLM/VLM智能体）。
Peizhen Li（麦考瑞大学）：研究兴趣集中在具身智能、机器人技术、机器学习。
Siyao Li（南洋理工大学MMLab）：研究兴趣集中在3D生成、AIGC相关。何晓昕（新加坡国立大学）：研究兴趣为将深度学习技术应用于图结构数据。
刘子鸣（麻省理工学院和IAIFI）：研究兴趣在于AI for Physics，还成立了AI4Science研讨会。
吴胜琼（新加坡国立大学）：目前是新加坡国立大学计算学院NExT++研究中心的博二学生，由Tat-Seng Chua教授指导。
谷歌博士奖学金不仅为获奖者提供了宝贵的经济支持，更重要的是为他们提供了与谷歌研究导师合作的机会，这将有助于他们在计算机科学等前瞻科研领域取得更加显著的成果。同时，该奖学金也彰显了谷歌对年轻学者的重视和支持，有助于激励更多的年轻人投身于科技创新事业。
谷歌2024博士奖学金的公布不仅是对获奖者的肯定和鼓励，更是对整个计算机科学和科技创新领域的推动和促进。
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