Mamba王思琪Albe：rt G！u等获奖

机器之心报道

机器之心编辑部

未来的世界级研究，可能会出自这些年轻科学家。

本周四，2025 年谷歌研究学者计划（Research Scholar Program）获奖名单公布了。

研究学者计划是谷歌为了支持学术界研究工作而设立的一个专门项目，旨在通过提供资金支持的方式鼓励与科研人员的合作，建立长期合作关系，以推动科学和技术的进步。申请人在提交申请时必须是大学或授予学位的研究机构的全职助理、副教授或教授。

每年，谷歌会评选出多个领域有杰出贡献的研究人员，他们最高可获得 6 万美元奖金。奖学金将以非限制性捐赠形式发放给大学。

今年该计划共涉及 12 个领域，包括算法与优化；应用科学；健康研究；人机交互；机器学习；机器感知；自然语言处理；网络；隐私与安全；量子计算；软件工程和编程语言；系统。

地址：https://research.google/programs-and-events/research-scholar-program/recipients/

机器之心将获奖华人学者名单整理如下（排名不分先后）：

应用科学

Julia Yang：佐治亚理工学院

获奖研究：LLM-GUAL：基于 LLM 的用户定义原子模拟生成

Julia Yang 现在是佐治亚理工学院助理教授，主要研究方向包括电池材料、分子模拟、机器学习以及电化学。

Julia Yang 于卡内基梅隆大学获得材料科学与工程学士学位，辅修物理学，后于加州大学伯克利分校获得材料科学与工程博士学位。

潘韶武（Shaowu Pan）：伦斯勒理工学院

获奖研究：用于 CFD 的 AI 助手：将 Agentic 大语言模型与计算流体力学的工具和基准相集成

潘韶武现在是伦斯勒理工学院助理教授，他本科毕业于北京航空航天大学，2020 年在美国密歇根大学安娜堡分校航空系获得博士学位，主要研究领域为面向科学工程的机器学习、计算流体力学、基于算子理论的最优控制等。

Wengong Jin：美国东北大学

获奖研究：MassSpecAgent：利用 LLM 的推理能力解决质谱难题

Wengong Jin 是东北大学一名助理教授。此前，他在 MIT 获得博士学位，师从 Regina Barzilay 和 Tommi Jaakkola 教授。他的研究主要聚焦于 AI for science、药物发现等领域。

健康研究

Dong Li：马里兰大学巴尔的摩县分校

获奖研究：将智能手机转变为心血管监测的多普勒超声设备

Dong Li 现任 UMBC 计算机科学与电气工程系（CSEE）助理教授。其研究方向涵盖移动计算、无线感知、可穿戴传感、多模态感知、智能健康及物联网人工智能等前沿领域。

Ninghao Liu：佐治亚大学

Qingyu Chen：耶鲁大学

获奖研究：通过自合成数据增强多模态基础模型的医学知识

Ninghao Liu 现在为佐治亚大学助理教授。此前，他于 2021 年在德州农工大学获得计算机科学博士学位，于 2015 年在佐治亚理工学院获得电子与计算机工程硕士学位，并于 2014 年在华南理工大学获得信息工程学士学位。

Qingyu Chen 现在是耶鲁大学助理教授，主要研究方向包括文本挖掘、机器学习、医学图像分析等领域。

Yuyin Zhou：加州大学圣克鲁兹分校

获奖研究：利用知识图谱驱动推理创建大规模分步医学诊断数据集

Yuyin Zhou 目前是加州大学圣克鲁兹分校计算机科学与工程系助理教授。在此之前，她曾在斯坦福大学担任博士后研究员，于约翰霍普金斯大学获得计算机科学博士学位。

机器学习

Albert Gu：CMU

获奖研究：迈向下一代基础模型体系架构

Albert Gu 为 CMU 机器学习助理教授，Mamba 的主要作者。他还入选了《时代》杂志 2024 年 AI 领域百大影响力人物榜单。

2023 年，他在自己的博士学位论文中提出了 S4 架构（Structured State Spaces for Sequence Modeling），之后他与 Tri Dao 合作的 Mamba 便是在这一架构基础上的进一步泛化。

Beidi Chen：CMU

获奖研究：提高基础模型的长上下文推理能力

Beidi Chen 现在是 CMU 电气与计算机工程系助理教授。2020 年，她在莱斯大学获得计算机科学博士学位；2015 年本科毕业于加州大学伯克利分校。她的研究专注于大规模机器学习等领域。

张弘扬（Hongyang Zhang）：滑铁卢大学

获奖研究：通过推测解码加速 LLM 测试时计算

张弘扬是滑铁卢大学一名终身制助理教授，研究兴趣在于解决那些理论与实用方法相结合的问题，广泛涵盖机器学习和算法的理论与应用。

Qing Qu：密歇根大学

获奖研究：利用可压缩动力学来调整和训练基础模型

Qing Qu 现在是密歇根大学助理教授，主要研究机器学习、非凸优化等方向。他于 2011 年在清华大学获得工学学士学位，2018 年在哥伦比亚大学 John Wright 教授的指导下获得博士学位。

Tri Dao：普林斯顿大学

获奖研究：下一代基础模型的硬件高效架构

Tri Dao 现在是普林斯顿大学计算机科学助理教授，Mamba 论文作者之一。此外 Tri Dao 还是 FlashAttention、Flash Attention v2、Flash-Decoding 的作者。

机器感知

吴佳俊（Jiajun Wu）：斯坦福大学

获奖研究：感知和解读蓝鲸歌曲的句法和功能

吴佳俊现在是斯坦福大学计算机科学助理教授。他本科毕业于清华大学姚班，之后在麻省理工学院（MIT）相继完成硕博阶段的研究学习。他的研究兴趣包括物理场景理解、动态模型、多模态感知和生成视觉模型。

Yin Li：威斯康星大学麦迪逊分校

获奖研究：PAVE：Patching 和调整视频大语言模型

Yin Li 现在是威斯康星大学麦迪逊分校的一名助理教授。主要研究方向为计算机视觉、机器学习以及 AI 等领域。

NLP

程璐（Lu Cheng）：伊利诺伊大学芝加哥分校

获奖研究：共形方法用于可信赖语言模型

程璐现在是 UIC 计算机科学系 tenure-track 助理教授，2022 年她在亚利桑那州立大学（ASU）获得计算机科学博士学位，导师为 Huan Liu 教授；此前她先后获得伦斯勒理工学院（RPI）工业工程硕士学位及华中科技大学学士学位。

李紫辉（Irene Li）：东京大学

获奖研究：推进多语言医疗 AI：面向低资源语言医疗 QA 的 GlobMed 基准测试和智能体流程

李紫辉现在是东京大学助理教授，主要研究 LLM、图神经网络、医疗 NLP 等。

隐私与安全

Zhengzhong Tu：德克萨斯农工大学

Kuan-Hao Huang：德克萨斯农工大学

获奖研究：多模态 LLM 的隐私、安全与保障后校准：机器学习视角

Zhengzhong Tu 目前是德克萨斯农工大学计算机科学系助理教授。研究兴趣包括生成式人工智能、多模态人工智能及其在现实世界中的应用，例如自动驾驶、机器人技术、医疗保健和 AI4Sci。在此之前，Zhengzhong Tu 在德克萨斯大学奥斯汀分校电子与计算机工程系攻读博士学位，拥有复旦大学硕士和学士学位。

Kuan-Hao Huang 现在是德克萨斯农工大学助理教授，博士毕业于加州大学洛杉矶分校，主要研究兴趣包括 NLP、LLM、多模态学习等。

量子计算

Leo Zhou：加州大学洛杉矶分校

获奖研究：探索优化中的量子优势：理论与实践

Leo Zhou 现在是 UCLA 的一名助理教授。此前，他在 MIT 获得物理学和数学学士学位，在哈佛大学获得物理学博士学。他的研究兴趣是物理学、数学和计算机科学的交叉领域，涉及量子信息论、数学优化、计算复杂性等诸多主题。

Mo Chen：华盛顿大学

获奖研究：超导量子比特中过量噪声的纳米级量子传感

Mo Chen 现在是华盛顿大学材料科学与工程系助理教授。主要研究包括量子设备、量子信息以及量子传感。

软件工程和编程语言

Chengnian Sun：滑铁卢大学

获奖研究：利用大语言模型发现缺失的窥孔优化（Peephole Optimizations）

Chengnian Sun 现在是滑铁卢大学副教授，博士毕业于新加坡国立大学，主要研究方向包括软件工程、编程语言。

系统

Huaicheng Li：弗吉尼亚理工学院

获奖研究：重新审视操作系统对分层内存的支持

Huaicheng Li 是弗吉尼亚理工学院计算机科学系助理教授。他专注于计算机系统领域，研究方向包括操作系统、存储系统、内存系统和系统架构，致力于通过分析、设计和实现，改善现代和新兴硬件及应用的系统支持，目标是提升性能、资源效率和可编程性。他硕士、博士均毕业于芝加哥大学、本科毕业于武汉大学。

人机交互

Cindy Xiong：佐治亚理工学院

获奖研究：DYNAMITE-AI：动态方法建模与提升 AI 深度交互的创新方法

Cindy Xiong 是佐治亚理工学院一名助理教授。拥有西北大学认知心理学博士学位，以及加州大学洛杉矶分校应用数学和心理学本科学位。她的研究项目融合了视觉感知、认知和数据可视化。

Yalong Yang ：佐治亚理工学院

获奖研究：将非沉浸式应用转换为沉浸式环境的 Pipeline

Yalong Yang 现任佐治亚理工学院助理教授。此前，他在弗吉尼亚理工大学任教两年，度过了一段美好的时光。更早之前，他担任过哈佛大学视觉计算组博士后研究员，并获澳大利亚莫纳什大学以人为中心计算专业博士学位。Yalong Yang 的研究涵盖可视化（VIS）、虚拟现实 / 增强现实（VR/AR）和人机交互（HCI）等多个领域。

Yang Zhang：加州大学洛杉矶分校

获奖研究：视觉语音识别与设备上的深度感应

Yang Zhang 现任 UCLA 电气与计算机工程系助理教授，他的研究致力于增强环境计算设备的感知与交互能力，构建实用、包容且可持续的智能系统，以辅助用户在物理环境中的活动。

Yi-Chieh (EJ) Lee：新加坡国立大学

Renwen Zhang：南洋理工大学

获奖研究：当 AI 越界：检测和减轻人与 AI 关系中的危害

Yi-Chieh (EJ) Lee 是新加坡国立大学计算机科学系助理教授。他于 2021 年获得伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的博士学位。他的研究兴趣包括人机交互（HCI）、计算机辅助工作（CSCW）、社交计算、对话式用户界面和以人为本的人工智能。

ai填充点状图案修改颜色

1. 在AI中填充点的纹理首先需要选中需要填充的点状图案。2. 将选中的图案移动到色板中，然后绘制一个新的矩形。3. 将矩形的填充颜色设置为刚才选中的点状图案。4. 在图案编辑菜单中，选择“图案”选项，然后点击“编辑图案拼接类型”。5. 选择“砖形”作为拼接类型，并设置宽度与高度。6. 设置完成后。。

先选好这样的字体，如果没这字体的话尽量找个类似接近的，或是笔划粗点的字体。把填充色改为无，给字体描边。关键就在设置描边的参数上，手头没电脑也记不清工具面板的具体参数了，大致记得它的描边可以设置出很多类型。你把描边的面板打开，它有不同设置，能调出虚线，圆点等等的效果。光凭想像没法指。。

打开您的AI文件并选择您要添加图案的形状。从“窗口”菜单中选择“图案”(或使用快捷键Shift+Ctrl+F9)以打开图案面板。在图案面板中，单击“创建新图案”按钮，这将打开“新图案选项”对话框。在“新图案选项”对话框中，选择您想要使用的图案类型(例如，点状、线状、网格等)，并进行必要的调整。单击。。

画圆弧，我用的是SUBSCRIBE插件，你也可以用AI自身的方法，并复制一个五角星 混合两个五角，选定刚才的混合和圆弧，替换混合轴 在复制圆和五角星，再混合(注意刚才的混合都指定间距，可以按你的实际需要)。

在AI中，描边功能十分强大，能够创造出丰富的视觉效果。通过调整描边宽度、颜色、样式等参数，可以实现多样化的点状字效果。例如，将描边样式设为“点”，并调整点的大小和间距，可以得到类似所示的效果。当然，具体的参数设置还需根据个人喜好和设计需求进行调整。此外，还可以尝试使用不同的描边间距和颜色，。。

（内容来源：砍柴网）