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亚马逊研究奖获奖名单出炉:谢赛宁、Mamba作者Albert Gu等入选

亚马逊研究奖获奖名单出炉:谢赛宁、Mamba作者Albert Gu等入选

7月前
机器之心报道
机器之心编辑部
与去年的 79 位获奖者相比,2023 年「亚马逊研究奖」获得者的人数有了一定的增加,达到了 98 位。


近日,亚马逊研究奖(Amazon Research Awards,ARA)获奖名单公布,今年共有 98 名获得者,来自 15 个国家 51 所大学。



完整获奖名单:https://www.amazon.science/research-awards/program-updates/99-amazon-research-awards-recipients-announced


亚马逊研究奖 (ARA) 成立于 2015 年,该计划旨在为多个学科研究主题的学术研究人员提供不受限制的资金。获奖者可以公开访问 300 多个亚马逊公共数据集,并可以使用亚马逊的 AI/ML 服务和工具。除此以外,获奖者还将与亚马逊专家建立联系,以获得咨询和建议,还可以参加亚马逊举办的活动、培训课程等。


获奖者来自以下研究领域:人工智能信息安全、自动推理、AWS 人工智能、AWS 加密和隐私、AWS 数据库服务、可持续发展。值得注意的是,今年的获奖名单中出现了很多华人学者(如有遗漏或错误,请在评论区指正)。


人工智能信息安全


Hui Liu



机构:密歇根州立大学

研究课题:利用弱监督图表示学习的力量实现网络安全


Hui Liu 现在为密歇根州立大学助理教授,此前她本科、硕士均毕业于北京理工大学、博士毕业于南卫理公会大学。她的研究兴趣包括可信人工智能、为智能设备无线通信设计数据挖掘算法以及在无线通信中应用机器学习和数据挖掘。她在移动数据科学方面拥有 7 年以上的研究经验。


Xiaorui Liu



机构:北卡罗来纳州立大学

研究课题:利用弱监督图表示学习的力量实现网络安全


Xiaorui Liu 自 2022 年 8 月起担任北卡罗来纳州立大学计算机科学助理教授。他在 2022 年获得密歇根州立大学计算机科学博士学位。在此之前,他在华南理工大学获得硕士和学士学位。他曾获得 2023 年 ACM SIGKDD 杰出论文奖(亚军)、2023 年 NCSU 数据科学院奖、2023 年 NCSU 教师研究和专业发展奖、2019 年 ICHI 最佳论文荣誉奖、2017 年 MSU 工程杰出奖学金和 2021 年云计算奖学金。他的研究兴趣包括大规模机器学习、可信人工智能和图深度学习。


自动推理


Sicun Gao



机构:加州大学圣迭戈分校

研究课题:dReal 中的证明优化和泛化


高思存是美国加州大学圣迭戈分校计算机科学与工程副教授。他是卡耐基梅隆大学逻辑学博士,本科毕业于北大逻辑学。高思存教授领导了 dReal 的开发,这是一种能够验证和合成复杂网络物理系统设计的自动推理工具。该工具已被美国宇航局、丰田研究所等机构采用。


AWS AI


Caiwen Ding



机构:康涅狄格大学 

研究课题:思维图:增强大型语言模型的逻辑推理能力

Caiwen Ding 是康涅狄格大学计算机学院的助理教授。他于 2019 年在美国东北大学 (NEU) 获得博士学位。此前,他本科毕业于广西大学,硕士毕业于摩海德州立大学。Caiwen Ding 的研究兴趣包括机器学习 / 人工智能的算法系统协同设计;计算机架构和异构计算 (FPGA/GPU);隐私保护机器学习;电子设计自动化 (EDA) 的机器学习;神经形态计算;计算机视觉和自然语言处理。


Caiwen Ding 曾获得 NSF CAREER 奖、亚马逊研究奖和 CISCO 研究奖。此外,他还获得过 2023 年 AAAI DCAA 研讨会的最佳论文奖、2023 年 HPEC 杰出学生论文奖、DATE 2018 和 DATE 2021 最佳论文奖提名等。


丁雨霏(Yufei Ding)



机构:加州大学圣迭戈分校

研究课题:面向高效以及可扩展 LLM 服务的整体编译器和运行时系统


丁雨霏现在为加州大学圣迭戈分校助理教授,在此之前,她获得了北卡罗来纳州立大学计算机科学博士学位和中国科学技术大学物理学学士学位。她的研究兴趣广泛,包括领域特定语言设计、架构和编译器优化以及硬件加速。她目前的研究重点是为量子计算、机器学习和深度学习等新兴技术构建高性能、节能和高保真度的编程框架。


她曾获得 NSF CAREER 奖(2020 年)、IEEE 计算机学会 TCHPC 早期职业研究人员高性能计算杰出奖(2019 年)、NCSU 计算机科学杰出论文奖(2018 年)、NCSU 计算机科学杰出研究奖(2016 年)和 OOPLSA 杰出论文奖(2020 年)。


Xinya Du



机构:得克萨斯大学达拉斯分校

研究课题:用于回答复杂问题的过程指导型微调


Xinya Du 是得克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系助理教授。他的研究重点是自然语言处理(NLP)和机器学习。Xinya Du 本科毕业于上海交通大学计算机系,博士毕业于康奈尔大学计算机系,曾在伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校担任博士后研究员。Xinya Du 的研究论文多次被 ACL 等顶会接收。他还获得了 2024 年 NSF CAREER 奖。


Albert Gu



机构:CMU

研究课题:扩展下一代基础模型体系架构


Albert Gu 现在为卡内基梅隆大学机器学习助理教授。值得一提的是 Albert Gu 是「Mamba」的作者之一,「Mamba」在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。而且,它可以随上下文长度的增加实现线性扩展,其性能在实际数据中可提高到百万 token 长度序列,并实现 5 倍的推理吞吐量提升。


Jianbo Jiao



机构:伯明翰大学

研究课题:PCo3D:物理上合理的可控 3D 生成模型


Jianbo Jiao 是伯明翰大学计算机科学学院的助理教授。在加入伯明翰大学之前,他在牛津大学生物医学图像分析 (BioMedIA) 小组和视觉几何小组 (VGG) 担任博士后研究员。


Jianbo Jiao 在香港城市大学获得计算机科学博士学位。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器学习、医疗保健和 AI4Science,特别是通过探索不同模态的辅助作用并减少对监督的依赖来学习更好的表征。


Anqi Liu



机构:霍普金斯大学

研究课题:子群体偏移下的 (多) 校准主动学习


Anqi Liu 现在为约翰霍普金斯大学助理教授。在此之前,她在伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)计算机科学系获得博士学位,本科毕业于天津财经大学。Anqi Liu 研究兴趣在于可信人工智能的机器学习。


Qian Tao



机构:代尔夫特理工大学

研究课题:依靠物理学和人工智能(PhAI)的 Φ- 生成式医学成像


Qian Tao 是荷兰代尔夫特理工大学成像物理系助理教授。在加入代尔夫特理工大学之前,Qian Tao 是莱顿大学医学中心放射科 LKEB 的研究员。


Qian Tao 在复旦大学获得学士和硕士学位,在荷兰特文特大学获得博士学位。她是 SCMR 成员,还曾担任 MICCAI 和 AAAI 的项目主席和领域主席。


Yapeng Tian



机构:德克萨斯州大学达拉斯分校

研究课题:集成视觉对齐和文本交互的多模态音频内容生成


Yapeng Tian 是德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系的助理教授,在加入该校之前,他在罗切斯特大学获得博士学位,在清华大学获得硕士学位,在西安电子科技大学获得工学学士学位。


吴彤霜(Sherry Tongshuang Wu)



机构:CMU

研究课题:通过自适应数据管理从自然语言指令生成可部署模型


吴彤霜现在为 CMU 助理教授,此前,她在华盛顿大学获得计算机科学博士学位,香港科技大学获得学士学位。吴彤霜的主要研究兴趣包括人机交互、NLP。


Xiaolong Wang



机构:加州大学圣迭戈分校

研究课题:使用大型语言模型生成合成 3D 场景和具身任务


Xiaolong Wang 于 2020 年加入加州大学圣迭戈分校,担任电气与计算机工程系助理教授,于 CMU 获得博士学位。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器学习、机器人、自监督学习、视频理解、常识推理。


Saining Xie(谢赛宁)



机构:纽约大学

研究课题:图像 Sculpting:通过交互式几何控制进行精确的图像生成和编辑


谢赛宁为纽约大学计算机科学助理教授。此前,他为 FAIR(门洛帕克)的一名研究科学家。


他的硕士和博士毕业于加州大学圣迭戈分校,博士期间曾在 NEC Labs、Adobe、Facebook、Google、DeepMind 实习。他本科毕业于上海交通大学。他的主要研究兴趣包括深度学习和计算机视觉。


他有多篇论文被 ECCV、CVPR、ICLR 等顶会接收。2016 年底,谢赛宁作为一作发表论文《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》,提出用于图像分类的简单、高度模块化的网络结构 ResNeXt。


另一篇与现 OpenAI 研究科学家 William Peebles 合著的论文《Scalable diffusion models with transformers》被认为与 Sora 非常相关。该论文入选了计算机视觉顶会 ICCV 2023。


Minlan Yu



机构:哈佛大学

研究课题:分布式训练系统除障


Minlan Yu 为哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS)计算机科学 Gordon McKay 教授,还是 SRC/DARPA JUMP 2.0 ACE 可演化计算中心的助理主任。她的研究兴趣包括了数据网络、分布式系统、企业与数据中心网络、网络虚拟化和软件定义的网络。


Minlan Yu 在北京大学获得计算机科学与数学学士学位,并在普林斯顿大学获得计算机科学硕士和博士学位。


Zhiru Zhang



机构:康奈尔大学

研究课题:张量图优化的统一方法


Zhiru Zhang 为康奈尔大学电子与计算机工程学院副教授以及计算机系统实验室成员。他目前的研究兴趣包括异构计算系统的新算法、方法和设计自动化工具。


他本科毕业于北京大学,硕士和博士毕业于 UCLA。他基于自己对 HLS 的研究共同创立了 AutoESL,并被 Xilinx(如今的 AMD)收购。HLS 工具也演变成了 Vivado HLS(如今的 Vitis HLS),被广泛用于设计 FPGA 硬件加速器。


AWS 密码学与隐私


Peihan Miao



机构:布朗大学

研究课题:为更广泛的工业应用推进私有集交叉研究


Peihan Miao 为布朗大学计算机科学助理教授。她本科毕业于上海交通大学 ACM 班,并于 2019 年获得加州大学伯克利分校博士学位。


此后她曾在 Visa Research 担任一年的研究科学家,并从 2020 年至 2022 年担任伊利诺伊大学芝加哥分校的助理教授。


目前,她的研究兴趣涉及了密码学、安全和理论计算机科学,并重点研究安全多方计算。


AWS 数据库服务


Lei Cao



机构:亚利桑那大学

研究课题:SEED:利用大语言模型的简单、高效和有效数据管理


Lei Cao 为亚利桑那大学计算机科学系助理教授。他于 2016 年博士毕业于伍斯特理工学院,此后先后在 MIT CSAIL 担任博士后研究员和研究科学家。他的研究兴趣包括了异常检测算法和系统、用于数据管理的 AI(大语言模型)和用于 AI(大语言模型)的数据管理、分布式或云数据库和数据湖。


最近研究「AI 系统和系统 AI」这一新兴领域,重点是构建满足 SAUL 属性的数据管理和分析工具,即可扩展、自动和人机交互。


可持续性


Can Li



机构:普渡大学

研究课题:基于优化和大语言模型的可持续供应链设计与分析


Can Li 为普渡大学化学工程助理教授。2016 年,他本科毕业于清华大学,2021 年博士毕业于卡内基梅隆大学。


他的研究兴趣包括用于不确定性下优化的算法和软件、用于离散和全局优化的机器学习、可持续能源系统设计和操作、多尺度模型和算法、并行计算以及先进的计算架构。


Ming XU


机构:清华大学

研究课题:推进 AI 时代的可持续性实践:集成大语言模型进行自动化生命周期评估建模。



Ming XU 为清华大学环境学院教授。他先后于 2003 年、2006 年本科、硕士毕业于清华大学,2009 年博士毕业于亚利桑那州立大学。2022 年 8 月加入清华大学环境学院任教授一职。他的研究兴趣包括了环境系统工程、环境数据科学、工业生态学和生命周期评估。




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来源:机器之心

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