Les anciens élèves de l'Université Tsinghua, de l'Université du Zhejiang et de l'Université Fudan figurent sur la liste, et les Chinois représentent la moitié des bourses de doctorat Apple 2024.

Parmi les 21 boursiers Apple sélectionnés cette année, les doctorants chinois constituent toujours la force principale.

Tout à l'heure, Apple Machine Learning Research a officiellement annoncé la liste des « Apple Scholars » qui recevront des bourses de doctorat dans les domaines de l'IA (intelligence artificielle) et du ML (apprentissage automatique) en 2024.

Au total, 21 jeunes universitaires ont reçu un financement du programme Apple Scholars cette année, dont la moitié sont chinois.

La bourse de doctorat Apple vise à récompenser et à soutenir les doctorants prometteurs dans le domaine de l'informatique et de l'ingénierie pour mener des recherches, et est décernée chaque année. Les gagnants recevront non seulement une bourse d’études, mais également des opportunités de stage chez Apple et des conseils académiques de chercheurs Apple.完 La liste complète des 21 gagnants

Les universitaires chinois qui ont remporté des bourses cette année :

jie il

jie il est doctorant à l'Université d'Édimbourg, le mentor est Jeff Professor Poêle. Jie He travaille au développement de modèles génératifs plus fiables et plus précis, notamment en diagnostiquant et en évaluant les faiblesses des modèles afin d'apporter des améliorations ciblées. Ses travaux récents incluent le raisonnement de bon sens et des modèles de langage augmentés par la récupération.

Jiang Yao

Jiang Yao est une doctorante de troisième année au Data Science Center de l'Université de New York. Ses superviseurs sont le professeur Eric Oermann et le professeur Kyunghyun Cho. Les recherches de Yao Jiang se concentrent sur l’intégration sécurisée et efficace de grands modèles linguistiques (LLM) dans les soins de santé, en explorant leur aspect pratique, leurs implications en matière de confidentialité et leur efficacité informatique.

Bowen Jin

Bowen Jin est doctorant à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, sous la direction du professeur Jiawei Han. Auparavant, il était étudiant de premier cycle en génie électrique à l'Université Tsinghua. Les recherches de Bowen Jin se situent à l'intersection des modèles linguistiques à grande échelle, des réseaux d'information et de l'exploration de textes/données, en particulier sur la manière dont les modèles linguistiques intègrent le texte, les réseaux et les données multimodales pour résoudre des problèmes du monde réel, notamment la récupération d'informations et la découverte de connaissances.

Daogao Liu

Daogao Liu est doctorant à l'Université de Washington et son superviseur est le professeur Yin Tat Lee. Auparavant, il a obtenu une licence en mathématiques et physique de l'Université Tsinghua en 2020. Les intérêts de recherche de Daogao Liu portent sur les domaines de l'informatique théorique et de l'apprentissage automatique. Daogao Liu se concentre sur la conception d'algorithmes et la résolution de problèmes d'optimisation (convexes) tout en satisfaisant les contraintes différentielles de confidentialité.

Yecheng (Jason) Ma

Yecheng (Jason) Ma est un doctorant de quatrième année à l'Université de Pennsylvanie, encadré par le professeur Dinesh Jayaraman et le professeur Osbert Bastani. Les recherches de Yecheng (Jason) Ma se concentrent sur la formation et le déploiement de modèles fondamentaux pour les robots, travaillant spécifiquement pour permettre aux robots d'apprendre à partir de données multimodales à l'échelle Internet.

Pi Renjie

Pi Renjie est un doctorant de troisième année à l'Université des sciences et technologies de Hong Kong, et ses superviseurs sont le professeur Zhang Tong et le professeur Zhou Xiaofang. Pi Renjie se concentre sur les méthodes d'intelligence artificielle centrées sur les données, y compris les méthodes permettant d'améliorer la qualité des données, de réduire la redondance des données et de générer automatiquement des données d'entraînement. Actuellement, Pi Renjie étudie l'intersection des grands modèles linguistiques, de l'apprentissage multimodal et de la génération de données.

Mengzhou Xia

Xia Mengzhou est actuellement étudiante en quatrième année de doctorat au Département d'informatique de l'Université de Princeton, et son superviseur est le professeur Chen Danqi. Avant cela, elle a obtenu une maîtrise de la CMU, sous la direction du professeur Graham Neubig, et une licence de l'Université de Fudan. Ses intérêts de recherche incluent le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique.

Yiming Xie

Xie Yiming est un doctorant de troisième année spécialisé en informatique à la Northeastern University, aux États-Unis. Son superviseur est le professeur Huaizu Jiang. Avant cela, il a obtenu une licence de l'Université du Zhejiang en 2019, sous la direction du professeur Zhou Xiaowei. Ses recherches portent sur la vision par ordinateur 3D, plus précisément sur la reconstruction, la perception et la génération 3D. Son objectif de recherche est de développer un système intelligent capable d'effectuer une perception et une génération 3D unifiées pour la réalité augmentée (AR).

Jiayuan Ye

Jiayuan Ye est doctorant à l'Université nationale de Singapour et son superviseur est le professeur Reza Shokri. Avant cela, elle a obtenu une licence de l'Université des sciences et technologies de Chine. L'orientation de recherche de Jiayuan Ye est la protection des données et de la vie privée dans l'apprentissage automatique. De plus, elle est récipiendaire d’une bourse de doctorat Google 2023.

Jieyu Zhang

Jieyu Zhang est actuellement étudiant en quatrième année de doctorat en informatique à l'Université de Washington, auprès des professeurs Ranjay Krishna et Alex Ratner. Avant cela, il était étudiant de premier cycle en informatique à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Dans le passé, il a effectué des recherches au Microsoft Research et au ByteDance Artificial Intelligence Lab.

Les recherches de Jieyu Zhang se concentrent sur le domaine de l'intelligence artificielle/apprentissage automatique centré sur les données. Son objectif de recherche est de développer des méthodes efficaces et efficientes pour créer des ensembles de données de formation de haute qualité ainsi que des critères d'évaluation complets.

Zhuohao (Jerry) Zhang

Zhuohao est actuellement étudiant en troisième année de doctorat à l'Université de Washington, et son superviseur est le professeur Jacob O. Wobbrock. Avant cela, Zhang Zhuohao a obtenu une maîtrise en informatique de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign et une licence en informatique de l'Université du Zhejiang. Ses recherches portent sur l’exploitation de l’interaction homme-machine pour aborder l’accessibilité dans le monde réel. De plus, il s'intéresse particulièrement à la conception et à l'évaluation de technologies d'assistance intelligentes.

^{Lien de référence : https://machinelearning.apple.com/work-with-us#scholars}

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!