陈丹琦、方飞、顾全全、李博获奖，2022年斯隆研究奖名单出炉

机器之心报道

编辑：张倩、小舟

恭喜陈丹琦、方飞、顾全全、李博等二十位计算机领域的获奖者。

刚刚，斯隆基金会公布了 2022 年度斯隆研究奖的获奖者。该奖项于 1955 年设立，每年颁发一次，旨在支持和奖励处于职业早期阶段的杰出科学家和学者，今年授予的学科领域包括化学、计算机科学、地球系统科学、经济学、数学、神经科学和物理学。获奖者将获得 75000 美元奖金，可用于支持其两年内的任何研究。

其中，计算机科学领域的获奖者共有二十位，包括我们熟悉的普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦、NeurIPS 2018 最佳论文作者之一 David K. Duvenaud、Apache Spark 开发者 Matei Zaharia 等。以下是获奖者的详细资料：

Mark Bun，波士顿大学

Mark Bun，波士顿大学助理教授，2016 年在哈佛大学取得计算机科学博士学位，师从 Salil Vadhan。他对理论计算机科学有广泛的兴趣，包括数据隐私、计算复杂性、密码学和机器学习基础。

个人主页：http://cs-people.bu.edu/mbun/

陈丹琦，普林斯顿大学

陈丹琦，普林斯顿大学计算机科学系助理教授，曾是 Facebook AI Research（FAIR）的访问科学家，在自然语言处理（NLP）领域取得了一系列的研究成果，还是 RoBERTa 的作者之一。

陈丹琦于 2012 年毕业于清华大学姚班，2018 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位，师从斯坦福大学语言学和计算机科学教授 Christopher Manning。2019 年，她的博士论文上传仅四天就获得了上千次的阅读量，成为了斯坦福大学近十年来最热门的毕业论文之一。她的导师评价说，「陈丹琦是使用神经网络方法解决自然语言理解问题方面的先驱。她简单、干净、高成功率的模型吸引了众人的目光…… 她的这篇毕业论文主要研究神经网络阅读理解和问答，这些新兴技术正在带来更好的信息访问方式——它可以让计算机系统可以真正回答你的实际问题，而不是简单地返回文档搜索结果。」

个人主页：https://www.cs.princeton.edu/~danqic/

David K. Duvenaud，多伦多大学

David K. Duvenaud 是多伦多大学助理教授、多伦多大学向量学院的创始人之一以及能源预测和贸易公司 Invenia 的联合创始人。

他在剑桥大学获得博士学位，后在哈佛大学 Intelligent Probabilistic Systems 实验室完成博后工作。目前，他在多伦多大学教授概率学习和推理、机器学习统计方法、可微分推断和生成模型等课程。2018 年，他担任通讯作者的论文《Neural Ordinary Differential Equations》获得 NeruIPS 2018 最佳论文奖 ，陈天琦是该论文的一作。

个人主页：http://www.cs.toronto.edu/~duvenaud/

方飞，卡内基梅隆大学

方飞，卡内基梅隆大学大学（CMU）计算机学院软件研究所助理教授，2021 年 IJCAI 计算机与思想奖的获得者。在加入 CMU 之前，她是哈佛大学的博士后研究员，2016 年她获得了南加州大学（USC）的博士学位。方飞的研究方向是人工智能和多智能体系统，致力于将机器学习与博弈论相结合。

她的研究曾多次获得顶级 AI 会议的奖项，包括 IJCAI-ECAI’18 杰出论文奖、IAAI’16 创新应用奖、IJCAI’15 的 CompSust Track 杰出论文奖。她的论文曾获 IFAAMAS-16 Victor Lesser Distinguished Dissertation 奖的亚军、William F. Ballhaus, Jr. Prize 以及南加州大学计算机科学最佳论文奖。她的研究被成功部署到保护渡轮线路和反偷猎的应用中，为构建更好的社会环境做出了贡献。

个人主页：https://feifang.info/

Manya Ghobadi，麻省理工学院

Manya Ghobadi，麻省理工学院电子工程和计算机科学系计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）TIBCO 职业发展助理教授，研究兴趣主要集中在大规模可重构网络、高性能云基础设施、机器学习网络、软硬件协同设计、数据中心网络、网络优化、光纤网络等方向。

个人主页：http://people.csail.mit.edu/ghobadi/

顾全全，加州大学洛杉矶分校

顾全全，加州大学洛杉矶分校计算机科学系助理教授。他于 2014 年获得伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校计算机科学博士学位，主要研究方向是统计机器学习，重点是开发和分析机器学习的非凸优化算法，以理解大规模、动态、复杂和异构的数据，为深度学习奠定理论基础。

个人主页：http://web.cs.ucla.edu/~qgu/

Josiah Hester，美国西北大学

Josiah Hester，美国西北大学电气与计算机工程系助理教授，研究兴趣主要集中在：大规模可持续传感（从土壤中为传感器供电，建设可持续的网络基础设施）；可穿戴健康设备（智能口罩、可穿戴相机和记录进食的设备）、低 / 无功耗交互系统（一个无电池的 Game Boy）等方面。他设计和部署的微型计算机可以使用几十年，支持可持续性和医疗保健领域的应用。前不久，他设计的可测量心率、呼吸频率的口罩得到了媒体的广泛报道。

个人主页：https://josiahhester.com/cv/

Phillip Isola，麻省理工学院

Phillip Isola，麻省理工学院电子工程与计算机科学系助理教授。他曾是 OpenAI 的访问研究科学家、加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系的博士后学者。Phillip Isola 的研究方向主要包括计算机视觉和机器学习，致力于构建更通用的智能体。

个人主页：http://web.mit.edu/phillipi/

Alec Jacobson，多伦多大学

Alec Jacobson，多伦多大学计算机科学和数学系助理教授、Adobe 研究院高级研究科学家，他在苏黎世联邦理工学院获得计算机科学博士学位，师从 Olga Sorkine-Hornung 教授。他的工作涉及几何处理的各个方面，包括二维 / 三维几何的机器学习、基于物理的模拟、计算制造、几何能量和偏微分方程的数值方法，以及二维和三维的交互设计工具。他领导了广泛使用的几何处理库 libigl 的开发，该库获得了 2015 年的 SGP 软件奖。2020 年，他获得了 ACM SIGGRAPH 重要新研究员奖（Significant New Researcher Award）。

个人主页：http://www.cs.toronto.edu/~jacobson/

Pravesh K. Kothari，卡内基梅隆大学

Pravesh K. Kothari，卡内基梅隆大学计算机科学系助理教授。他的研究旨在设计有效的算法，以支撑理论计算机科学，已为一系列论文中用于学习高维高斯混合的算法提高了效率。

个人主页：https://www.cs.cmu.edu/~praveshk/

李博，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校

李博教授现任职于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系。她曾荣获许多学术奖项，包括麻省理工学院技术评论 MIT TR-35 、Alfred P. Sloan 斯隆研究奖、NSF CAREER 奖，英特尔新星奖、赛门铁克研究实验室奖学金，并获得来自Amazon、Facebook、谷歌、英特尔和 IBM 等科技公司的学术研究奖。她的论文曾获多个顶级机器学习和安全会议的最佳论文奖；研究成果还被永久收藏于英国科技博物馆。

李博的研究侧重于可信赖机器学习、计算机安全、机器学习、隐私和博弈论的理论研究和实践分析。她曾设计多个鲁棒性机器学习算法及和隐私保护数据发布系统。她的工作曾被《自然》、《连线》、《财富》和《纽约时报》等主要媒体报道。

个人主页：http://boli.cs.illinois.edu/

Pedro Lopes，芝加哥大学

Pedro Lopes，芝加哥大学计算机科学系助理教授。Pedro Lopes 的研究旨在设计直接与用户身体集成的交互式设备，包括可穿戴设备等。Pedro Lopes 的研究通过借用用户身体的一部分作为输入 / 输出硬件，从而使设备不仅非常小，而且还实现了一种新颖的交互模型，让设备直接与用户的身体集成。

个人主页：http://plopes.org/

Nicolas Papernot，多伦多大学

Nicolas Papernot，多伦多大学电气与计算机工程系助理教授，博士毕业于宾夕法尼亚州立大学计算机科学与工程专业。他的研究兴趣是安全、隐私和机器学习的交叉领域。Nicolas Papernot 还担任 IEEE 安全与隐私研讨会（S＆P）的副主席。

个人主页：https://www.papernot.fr/

Dorsa Sadigh，斯坦福大学

Dorsa Sadigh，斯坦福大学计算机科学系助理教授，博士毕业于加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系。Dorsa Sadigh 的研究兴趣是机器人技术、机器学习和控制理论的交叉领域，致力于为安全、可靠和自适应的人机交互以及多智能体交互开发高效算法。

个人主页：https://dorsa.fyi/

Shuran Song，哥伦比亚大学

Shuran Song，哥伦比亚大学计算机科学系助理教授。她于 2013 年获得香港科技大学计算机科学系学士学位，2018 年获得普林斯顿大学计算机科学系博士学位，研究兴趣在于计算机视觉和机器人技术的交叉领域。Shuran Song 的研究团队曾于 2017 年在亚马逊机器人挑战赛中夺冠。

个人主页：https://datascience.columbia.edu/people/shuran-song/

Deian Stefan，加州大学圣地亚哥分校

Deian Stefan，加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授，网络安全初创公司 Intrinsic（被 VMWare 收购）的联合创始人和首席科学家。此前，他在斯坦福大学获得计算机科学博士学位。他主要对横跨安全性、编程语言和系统的研究感兴趣。

个人主页：https://cseweb.ucsd.edu/~dstefan/

Avishay Tal，加州大学伯克利分校

Avishay Tal，加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系助理教授，2015 年在魏茨曼科学研究所获得博士学位。他的研究兴趣主要集中在计算复杂度、布尔函数分析、伪随机、量子计算等方向。

个人主页：https://www.avishaytal.org/

Yulia Tsvetkov，华盛顿大学

Yulia Tsvetkov，华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学与工程学院助理教授，在 CMU 拿到博士学位。她主要研究自然语言处理，尤其是机器学习和理论或社会语言学交叉的混合解决方案。

个人主页：https://homes.cs.washington.edu/~yuliats/

Henry Yuen，哥伦比亚大学

Henry Yuen，哥伦比亚大学计算机科学助理教授，研究兴趣主要集中在量子计算、复杂性理论、密码学和信息理论之间的相互作用等方面。

个人主页：https://www.henryyuen.net/

Matei Zaharia，斯坦福大学

Matei Zaharia，斯坦福大学计算机科学学院助理教授，数据和人工智能平台初创公司 Databricks 联合创始人兼首席技术专家。他对用于新兴大规模工作负载的计算机系统感兴趣，如机器学习、大数据分析和云计算，因对大型计算机系统的研究而获得加州大学伯克利分校的计算机科学博士学位和 ACM 博士学位论文奖。

在读博期间，他启动了一个名为 Apache Spark 的项目，该项目现在已经是分布式数据处理最广泛使用的框架之一。此外，他还参与启动了其他被广泛使用的数据中心软件，如 Apache Mesos、Alluxio 和 Spark Streaming。

在斯坦福大学，他参与开发了 DAWNBench，这是一个机器学习性能竞赛，吸引了顶级行业团体参与提交，并影响了行业标准 MLPerf。他和他的团队还在继续开发开源软件，如 Weld、NoScope、FlexFlow 和 ColBERT。

个人主页：https://cs.stanford.edu/~matei/

参考链接：https://sloan.org/fellowships/2022-Fellows