机器之心报道

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他们是正在塑造技术格局的人。

本周四，谷歌公布了 2025 年度的博士奖学金入围名单。

谷歌于 2009 年创建了博士奖学金计划（Google PhD Fellows），以表彰和支持在计算机科学及相关领域进行杰出研究的优秀研究生，培养专注于关键基础科学的下一代科学家。

本届获奖者来自全球 35 个国家和地区，12 个研究领域，共有 255 名博士生。谷歌将为这些研究人员提供超过 1000 万美元的资金、来自 Google 导师的专门支持以及与广泛研究社区的联系。

以下是各领域的华人研究者。

算法与优化

算法与优化方向共有 14 位博士生获奖，其中两位是华人。

Tony Eight Lin

关于 Tony Eight Lin 的公开资料较少，已知他是台北医学大学的博士生，活跃于药物发现与分子模拟领域，他去年担任一作的一项研究将机器学习、化学筛选、分子对接结合起来。

Yonggang Jiang

Yonggang Jiang 是德国马克斯・普朗克研究所的博士生，在此之前，他在南京大学获得了计算机科学学士学位。他对算法的设计与分析有广泛的兴趣。他目前的研究重点是图算法，目标是理解它们在不同环境下的理论极限，包括并行和分布式计算。

计算机体系架构

计算机体系架构方向共有两位博士生获奖，其中有一位是华人。

潘哲雯

潘哲雯（Zhewen Pan）本科毕业于普渡大学，现在是美国威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin–Madison）电气与计算机工程系（ECE）的博士研究生，师从 Joshua San Miguel 教授。她曾获得 EECS 2025 新星奖、ISCA'25 最佳论文荣誉提名等奖项。

人机交互

人机交互方向共有 14 位博士生获奖，其中共有两位华人。

Qiwei Li

Qiwei Li 现为密歇根大学信息学院博士生，是一名批判性技术学者，关注性别、计算与人工智能相关的社会议题。她的研究方向包括非自愿亲密影像（non-consensual intimate imagery）、生成式 AI「deepfake」内容、社会计算与技术对社会问题的影响、开发和评估软件系统以对抗网络性暴力等。

Yichuan Zhang

Yichuan Zhang 本科毕业于北京林业大学，现在是东京大学的博士生。今年 7 月，他发表过以「时间序列预测中的人机协作」为主题的演讲。

机器学习与 ML 基础

机器学习与 ML 基础方向获奖人数较多，达到了 38 人，其中有 10 个是华人。

Chengyi CAI (蔡澄奕)

个人主页：https://caichengyi.github.io/

蔡澄奕目前是墨尔本大学可信机器学习与推理组的三年级博士生，由 Feng Liu 博士、Jianzhong Qi 副教授 和 Zesheng Ye 博士指导。此前，她曾在清华大学攻读硕士学位，师从 Yuchen Guo 博士 和 Qionghai Dai 教授。其研究兴趣主要集中在分布偏移下的学习与推理。

Dingling Yao

个人主页：https://ddcoan.github.io/

Dingling Yao 目前是奥地利科学与技术研究所（ISTA）及德国马克斯・普朗克智能系统研究所（MPI-IS）的博士生，由 Francesco Locatello 和 Georg Martius 指导。她的研究主要集中在表征学习中的可识别性（identifiability）以及因果表征学习在科学发现中的应用。此外，她还对社会心理学、梦境解析和色彩理论等领域保持兴趣，虽与博士研究不直接相关。生活中，她是一个乐观有趣的人，喜欢凝望星空并思考哲学问题。

Mirah Shi

个人简介：https://www.seas.upenn.edu/~mirahshi/

Mirah Shi 目前是宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）计算机科学系的四年级博士生，由 Michael Kearns 和 Aaron Roth 指导。她的研究位于机器学习理论、经济学与社会的交叉领域，特别关注机器学习系统与人类决策者之间的互动。她的研究曾获得 AWS AI 的支持。在加入宾大之前，她在巴纳德学院获得数学学士学位。

Peihao Wang

个人主页：https://peihaowang.github.io/

Peihao Wang 目前是德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系的博士生，由 Atlas Wang 教授指导。他的研究聚焦于机器学习与计算机视觉，探索利用几何基元（geometric primitives）提升语言模型推理能力、理解神经网络架构、发现新的扩展范式，并将生成式视觉模型与物理世界进行结合。他的工作曾获得 DARPA Disruptive Idea Paper Award 以及 SIGGRAPH Asia 2024 最佳论文奖，他曾被评为斯坦福数据科学新星（Stanford Rising Star in Data Science）。

Wangbo Zhao

个人主页：https://peihaowang.github.io/

Wangbo Zhao 目前是新加坡国立大学计算机学院的四年级（最后一年）博士生，由 Yang You 教授指导。在此之前，他于 2019 年和 2022 年分别在西北工业大学获得硕士和学士学位。在硕士期间，他在 Junwei Han 教授的指导下，与 Nian Liu 博士合作开展研究。他的研究兴趣包括高效深度学习、动态神经网络以及多模态模型，已在国际顶级人工智能会议和期刊发表论文超过 10 篇。科研之外，他还是一名业余田径运动员，专攻 400 米及 400 米跨栏。

Wei Xiong

个人主页：https://weixiongust.github.io/WeiXiongUST/index.html

Wei Xiong 目前是伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机科学系的三年级博士生，由 Tong Zhang 教授 和 Nan Jiang 教授指导。在此之前，他于 2023 年在香港科技大学（HKUST）获得数学硕士学位，并受 Hong Kong PhD Fellowship 支持。他在中国科学技术大学（USTC）度过了本科阶段，并于 2021 年获得数学学士学位，期间曾与 Cong Shen 教授紧密合作。

他的研究聚焦于强化学习（RL）及其在大语言模型后训练中的应用，包括核心 RL 算法的设计以及实用训练策略的开发。同时，他关注训练动态及其背后的数学基础，旨在提升大规模模型的训练稳定性和最终性能。他兼顾严谨的数学分析与实践工程实现，致力于将理论与开源实践相结合，推动优雅且可扩展算法的发展，使数学洞察指导实际简化，同时工程实现成为现代 LLM 项目成功的关键环节。

Xiangjian Jiang

个人主页：https://silencex12138.github.io/

Xiangjian Jiang 目前是剑桥大学计算机实验室的计算机科学博士生，由 Mateja Jamnik 教授指导。他的研究兴趣主要集中在结构化表格数据以及人工智能可解释性（XAI）领域，研究项目主要包括：表格基础模型、表格生成建模、面向科学应用的可信人工智能解决方案。在加入剑桥之前，他曾在 MT Lab 和 Cola Laboratory 担任研究实习生，参与具身人工智能相关研究，师从 Si Liu 教授。

Xinyu Lin（林欣余）

林欣余目前就读于新加坡国立大学（National University of Singapore, NUS）计算机学院，博士三年级，师从蔡达成教授（Prof. Tat-Seng Chua）。她的研究兴趣主要包括基于大语言模型的推荐（LLM-based Recommendation）、生成式推荐（Generative Recommendation）以及基于智能体的推荐系统（Agentic Recommendation）。

李修川

李修川（Xiu-Chuan Li）是悉尼大学计算机科学学院的的博士生。他于 2023 年从中国科学院自动化研究所获得硕士学位。他的研究方向是因果推理和可信赖机器学习。

王芷若

王芷若（Zora Wang）本科就读于北京师范大学，目前是卡内基梅隆大学语言技术研究所的博士生，师从 Daniel Fried 和 Graham Neubig。她的主要研究兴趣是运用编程方法解决现实世界中的任务，包括 Computer-Use 智能体、记忆与技能自适应智能体、增强语言模型等。

机器感知

机器感知方面共有 13 位博士生获得奖学金，其中 8 位是华人。

Haian Jin (金海岸)

个人主页：https://haian-jin.github.io/

金海岸目前是康奈尔大学计算机科学系的博士研究生，由 Noah Snavely 教授指导。他的研究位于计算机视觉、计算机图形学与机器学习的交叉领域，目前的研究兴趣集中在长上下文学习、物理理解以及世界建模等方向。此前，他于 2019 至 2023 年在浙江大学竺可桢学院计算机科学专业获得荣誉学士学位，成绩位列年级前 1%。在本科期间，他曾与加州大学圣地亚哥分校的 Hao Su 教授以及浙江大学的周晓巍教授合作开展研究工作。

Lei Zhong (钟磊)

个人主页：https://zhongleilz.github.io/

钟磊目前是爱丁堡大学的博士研究生，由 Changjian Li 教授指导。在此之前，他于南开大学获得硕士学位（师从卢少平 / Shao-Ping Lu 教授），并在西南大学完成了本科学业。他的研究兴趣位于计算机视觉与计算机图形学的交叉领域，近期的研究重点集中在三维人体运动的建模与生成。

Mingfei Chen

个人主页：https://www.mingfeichen.com/

Mingfei Chen 目前是华盛顿大学西雅图分校电气与计算机工程系的三年级博士研究生，隶属于 NeuroAI 实验室，由 Eli Shlizerman 教授指导。他的研究兴趣主要集中在三维场景中的多模态空间推理，以及在多模态大语言模型（LLM）、扩展现实（XR）设备和机器人系统中的相关应用。在攻读博士学位之前，Mingfei Chen 于 2020 年毕业于华中科技大学「卓越工程师实验班」，获得计算机科学与技术学士学位。她曾与多位知名学者和研究团队合作，涉及领域包括人体检测与分割研究、人 - 物体交互（HOI）、多目标跟踪（MOT）、高逼真度 3D 数字人渲染、多模态 3D。

Tsai-Shien Chen

个人主页：https://tsaishien-chen.github.io/

Tsai-Shien Chen 是加利福尼亚大学默塞德分校（UC, Merced）的三年级博士研究生，由 Ming-Hsuan Yang 教授指导。同时，他也是 Snap Research 的研究实习生，有幸与 Aliaksandr Siarohin、Sergey Tulyakov、Jun-Yan Zhu 和 Kfir Aberman 等学者合作开展研究工作。他的研究目标是构建先进的视频生成模型，以推动相关领域的创新应用发展。

Ma Yinghao（马英浩）

个人主页：https://nicolaus625.github.io/

马英浩目前是伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院（School of EECS）数字音乐中心（C4DM）人工智能与音乐（AIM）博士项目的候选人，由 Emmanouil Benetos 博士指导，Chris Donahue 博士为次要导师，Simon Dixon 教授担任独立评审。他是 Multimodal Art Projection (MAP) 社区的联合创始人之一。与同事合作期间，他提出了大规模自监督训练的声学音乐理解模型（MERT），在 Hugging Face 页面上月下载量超过 1 万次；建立了音乐音频表示基准（MRABLE）用于通用评测；并开发了音乐生成 GPT 模型如 MuPT。他还对音乐相关的多模态研究充满兴趣，开发了 MusiLingo，这是一个基于单模态预训练模型对齐的音乐字幕与查询响应模型，并设计了包括 OmniBench 和 MMAR 的多模态推理基准。此外，他曾担任北京大学中国音乐学院中国爱乐乐团的学生指挥，并积极参与公益活动。

Yuekun Dai

个人主页：https://ykdai.github.io/

Yuekun Dai 目前是新加坡南洋理工大学 MMLab 的三年级博士研究生，由 Chen Change Loy 教授指导。他2020 年毕业于北京大学智能科学与技术学士学位，在此期间由林宙辰教授指导，并曾赴密歇根大学访问，与 Qiaozhu Mei 教授 和 Ji Zhu 教授合作。随后他于南洋理工大学获得了人工智能专业硕士学位。他的研究兴趣包括计算摄影、计算机图形学以及动漫相关研究，目前主要聚焦于图像分解、动画生成的人工智能技术以及分层图像编辑。

Yutong Chen (陈语童)

个人主页：https://chenyutongthu.github.io/

陈语童目前是苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）计算机视觉与学习组的二年级博士生，由 Siyu Tang 教授指导。在此之前，她在清华大学完成了本科及硕士学位。她的研究致力于开发能够感知并与三维世界交互的智能视觉系统，具体方向是通过结合几何原理与数据驱动方法，从最少的输入数据中恢复三维结构。她曾在微软亚洲研究院实习，参与手语翻译项目，并访问了加州大学洛杉矶分校（UCLA）Vision Lab，探索可解耦表示学习。生活中，她梦想成为一名厨师，通过自制美食传递爱与温暖，尤其擅长烘焙，并对甜食情有独钟。她的灵感来源和喜爱的人包括 Mao Shimada、Rafael Nadal、Laufey 以及 Frédéric Chopin。

Ziang Cao

个人主页：https://ziangcao0312.github.io/

Ziang Cao 目前是新加坡南洋理工大学计算机与数据科学学院 MMLab@NTU 的一年级博士生，由 Ziwei Liu 教授指导。他的研究兴趣主要集中在计算机视觉、深度学习以及三维生成领域。

自然语言处理

自然语言处理方面共有 18 位博士生获得奖学金，其中 1 位是华人。

Mengyu Ye

个人主页：https://muyo8692.com/

Mengyu Ye 目前是日本东北大学 Fundamental AI 实验室（隶属于 Tohoku NLP Group）的自然语言处理方向二年级博士研究生，由 Jun Suzuki 教授指导。他的研究兴趣主要集中在自然语言处理与机器学习领域，早期的研究聚焦于大语言模型的可解释性，致力于通过深入分析模型所学习的算法机制，构建可完全控制且具备可机制化理解的神经系统。近期，他的研究进一步拓展至扩散语言模型，探索如何结合后训练方法与定制化推理算法以提升模型性能。同时，他也在研究能够在真实世界环境中高效运作的智能体系统。

隐私与安全

隐私与安全方面共有 16 位博士生获得奖学金，其中 6 位是华人。

Gefei Tan

个人主页：https://gefei-tan.com/

Gefei Tan 目前是美国西北大学计算机科学系的三年级博士生，由 Xiao Wang 和 Ning Luo 指导。在攻读博士学位之前，他于 2023 年获得西北大学硕士学位，并于 2020 年获得北京工业大学学士学位。他的研究兴趣主要集中在密码学，涵盖理论与实践两个方面。近期的研究工作聚焦于为现实隐私保护任务设计高效的加密协议，包括隐私保护的机器学习、数据库安全以及在形式化方法中的应用。

Jiamin Chang

个人主页：https://jiamin.hey.fyi/

Jiamin Chang 目前是新南威尔士大学的博士生，由 Hammond Pearce 博士 和 Jason Xue 博士指导。她的研究获得了 UNSW UIPA 奖学金及 CSIRO Data61 Top-up 奖学金的支持，主要聚焦于人工智能模型的漏洞研究。她的研究兴趣包括人工智能安全与可靠性、多模态模型以及具身机器人。她已在多个国际顶级人工智能与安全会议（如 S&P、Usenix、NDSS、WWW）发表论文。

Minghao Shao

个人简介：https://ieeexplore.ieee.org/author/771554096926188

Minghao Shao 于 2020 年获得英国诺丁汉大学计算机科学（人工智能方向）学士学位，并于 2023 年获得纽约大学计算机科学硕士学位。他目前在纽约大学阿布扎比分校攻读计算机科学博士学位，由 Muhammad Shafique 教授 和 Ramesh Karri 教授共同指导，并与纽约大学坦顿工程学院合作。他的研究兴趣包括智能体系统、大语言模型、机器学习以及网络安全。

Tiansheng Huang

个人主页：https://huangtiansheng.github.io/

Tiansheng Huang 目前是美国佐治亚理工学院计算机科学系的四年级博士生，由 Ling Liu 教授指导。在此之前，他于华南理工大学获得工学学士及硕士学位，由 林伟伟教授指导。他的研究兴趣包括分布式机器学习、并行与分布式计算、优化算法以及大语言模型（LLM）的安全与对齐。目前，他的主要研究方向是提升大语言模型安全性，为实现通用人工智能（AGI）铺路。他正在研究的具体问题是 LLM 的有害微调攻击与防御。此外，他还整理了相关综述资料与文献列表，用于支撑研究工作。

Yaman Yu

个人简介：https://ischool.illinois.edu/people/yaman-yu

Yaman Yu 目前是伊利诺伊大学信息科学博士生。她曾获得卡内基梅隆大学信息安全政策与管理硕士学位，以及天津大学信息系统与管理学士学位。她的研究重点包括可用的安全与隐私、隐私政策以及人工智能在隐私保护中的应用。她致力于开发能够帮助人们，尤其是弱势群体，保障自身隐私的机制与工具，尤其关注利用人工智能与机器学习技术设计隐私系统、政策及数据合规方案。

Ziyi Guo

个人主页：https://sites.google.com/view/ziyiguosite

Ziyi Guo 自 2023 年 9 月起在西北大学攻读计算机科学博士，师从 Yan Chen 教授与 Xinyu Xing 教授。他于 2023 年 8 月在四川大学获得学士学位，此前曾在腾讯玄武实验室担任安全研究实习生，并作为研究实习生在清华大学网络与信息安全实验室（NISL）与 Qi Li 教授及 Kun Sun 教授合作。Ziyi 的研究兴趣集中在理解、分析与缓解现实世界的安全问题，并探索将大语言模型用于安全研究的可能性。工作之余，他热爱攻防比赛，参与 r3kapig 队的 PWN 项目，参加过 DEF CON CTF 和 Google CTF 等赛事。他是 Google PhD Fellowship（隐私、安全与保障方向）的获得者与受赠者。

量子计算

量子计算方面共有 8 位博士生获得奖学金，其中 2 位是华人。

Jun Zen

Jun Zen 是冲绳科学技术大学院大学 OIST 博士生。是一名专攻量子信息理论的博士生，研究方向主要集中在量子纠错码领域。她在布里斯托大学完成了电气与电子工程专业的本科和硕士学位，在此期间深入学习了编码理论，并由此激发了对该领域的浓厚兴趣。在布里斯托求学期间，她还参与了光学器件设计与光通信系统的相关研究工作。在学术研究之外，Jun Zen 喜欢搭建精巧的乐高模型、拉小提琴，以及观看动漫。她最喜欢的动漫是《哆啦 A 梦》，而她最喜欢的电影则是《哆啦 A 梦：大雄与银河超特急》。

Shaolun Ruan (阮劭伦)

个人主页：https://shaolun-ruan.com/

阮劭伦目前是新加坡管理大学计算机科学系的博士研究生，由 Yong Wang 教授 和 Jiannan Li 教授 共同指导。在此之前，他于 2019 年毕业于电子科技大学计算机科学与工程学院，获得学士学位。2025 年，他前往莫纳什大学，在 Tim Dwyer 教授 的指导下担任研究学者。他的研究兴趣包括数据可视化与人机交互，研究工作主要致力于开发以人为中心的计算工具，以解决复杂的科学问题，并促进可解释性与数据驱动的决策过程。

软件工程与编程语言

软件工程与编程语言方面共有 5 位博士生获得奖学金，其中并无华人。

半导体研究

半导体方面共有 2 位博士生获得奖学金，其中之一是华人。

Sheng-Yuan Zheng

Sheng-Yuan Zheng 是清华大学（台北）的在读博士生。他研究硅光子集成电路，以及基于边缘计算的机器学习均衡器。

系统、网络和云计算

系统、网络和云计算方面共有 4 位博士生获得奖学金，其中有 2 位华人。

ChonLam Lao

个人主页：https://laochanlam.com/

ChonLam Lao 是哈佛大学 SEAS 学院计算机科学专业四年级博士生，导师是 Minlan Yu 和 Aditya Akella。他的研究方向是网络系统、机器学习系统、可编程硬件和网络内计算。在哈佛大学之前，他在清华大学交叉研究院获得了硕士学位，导师是吴文斐教授。此前，ChonLam Lao 的研究获得了 USENIX NSDI 2021 最佳论文奖，他参与的论文获得了 ASPLOS 2023 杰出论文奖。

Jinshu Liu

个人主页：https://people.cs.vt.edu/jinshu/

Jinshu Liu 是弗吉尼亚理工大学（Virginia Polytechnic Institute and State University）计算机科学系的博士生，导师是 Huaicheng Li 教授。他的研究方向涉及内存系统，尤其关注内存分析、性能分析和系统级性能优化。此前，Jinshu Liu 在罗切斯特大学获得了计算机科学硕士学位，在 Fatemeh Nargesian 教授的指导下，研究科学计算的数据管理系统。他于 2019 年 6 月在西安交通大学获得能源与动力工程学士学位。

参考内容：

https://blog.google/outreach-initiatives/google-org/phd-fellowship-program-2025/

https://research.google/programs-and-events/phd-fellowship/recipients/