数十位华人学者获奖！2023亚马逊研究奖公布

亚马逊研究奖（Amazon Research Awards，ARA）是由亚马逊科学（Amazon Science）发起的一项研究资助计划，旨在支持学术机构和非营利组织在与亚马逊的使命一致的领域开展科研活动。该奖项为得主配备了不限定用途的研究资金，以及 AWS 服务信用额度，旨在推动高端云计算技术的应用，并开放了数据集与人工智能/机器学习工具的使用权，为他们在资金、资源、数据工具和专业网络等维度提供支持。

在 ARA2023 年度评审周期内，来自 15 个国家的 51 所高等教育机构的 98 位研究者从全球范围内脱颖而出，获得奖项。获奖成果共涉及六个领域，包括信息安全的人工智能；自动化推理；AWS AI；AWS 加密与隐私；AWS 数据库服务和可持续性。其中，多名华人学者因其在各自领域的卓越贡献而获奖。

入选华人学者简介

Hui Liu

获奖课题：利用弱监督图表示学习的力量实现网络安全

Hui Liu 目前担任密歇根大学工程学院助理教授。2015 年在南卫理公会大学获得电气工程博士学位，本科、硕士均毕业于北京理工大学。她的研究方向包括可信人工智能、设计智能设备无线通信的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，在移动数据的数据科学方面拥有超过 7 年的研究经验。

Xiaorui Liu

获奖课题：利用弱监督图表示学习的力量实现网络安全

Xiaorui Liu 目前是北卡罗来纳州立大学计算机科学系助理教授。2022 年获得密歇根州立大学计算机科学博士学位，早先在华南理工大学获得硕士和学士学位。他的研究方向包括大规模机器学习、可信人工智能和图深度学习。Liu 定期担任多个机器领域国际会议和期刊例如 ICML、NeurIPS、ICLR 等的组织者、（高级）PC 成员和审稿人。他也是 2022 年度的亚马逊研究奖的得主。

Sicun Gao

获奖课题：dReal 中的证明优化和泛化

Sicun Gao 是加州大学圣地亚哥计算机科学与工程副教授。2012 年在卡内基梅隆大学取得逻辑学博士学位，2006 年在北京大学取得逻辑学学士学位和数学学识学位。他的主要研究包括计算系统决策、控制和设计方面出现的 NP 难搜索和优化问题的实用算法等问题。他在 2021 和 2022 年度就已经两度获得 ARA 奖。

Caiwen Ding

获奖课题：思维图谱-提升大型语言模型中的逻辑推理能力

Caiwen Ding 是康涅狄格大学计算机学院助理教授。2019 年获得波士顿东北大学（NEU）博士学位，导师为 Yanzhi Wang 教授。此前他分别于广西大学和摩海德州立大学取得学士与硕士学位。他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）、保护隐私的机器学习、用于电子设计自动化（EDA）的机器学习、神经形态计算、计算机视觉和自然语言处理。

丁雨霏（Yufei Ding）

获奖课题：用于高效且可扩展的 LLM 服务的整体编译器和运行时系统

丁雨霏（Yufei Ding）是加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授。她在北卡罗来纳州立大学取得计算机科学博士学位，在中国科学技术大学取得物理学学士学位。她的研究兴趣涉及领域特定语言设计、架构和编译器优化以及硬件加速等广泛领域。

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、节能和高保真的编程框架。她曾获 NSF CAREER 奖、IEEE 计算机学会 TCHPC 早期职业研究人员高性能计算杰出奖等奖项。此外，她亦是 2021年秋季亚马逊研究奖的获得者

Xinya Du

获奖课题：回答复杂问题的过程指导型微调

Xinya Du 是德克萨斯大学达拉斯分校埃里克·琼森工程与计算机科学学院助理教授。他曾在伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校担任博士后研究员从事博士后研究。在此之前，他分别在上海交通大学与康奈尔大学获得学士与博士学位。

他的研究重点是自然语言处理（NLP）和机器学习领域，曾获得 2024 年 NSF CAREER 奖。

Albert Gu

获奖课题：扩展下一代基础模型架构

Albert Gu 是卡内基梅隆大学计算机学院助理教授，也是 Cartesia AI 的首席科学家。毕业于美国斯坦福大学，他的主要研究兴趣在于深度学习与表征学习方向，此前曾参与开发 Mamba 语言模型 Mamba-3B-SlimPJ。

Jianbo Jiao

获奖课题：PCo3D：物理上合理的可控 3D 生成模型

Jianbo Jiao 现为伯明翰大学计算机科学学院助理教授。他此前在牛津大学生物医学图像分析 (BioMedIA)小组和视觉几何小组 (VGG)的博士后研究员，从事 SeeBiByte 和 VisualAI 项目。

他在香港城市大学获得计算机科学博士学位，师从 Qingxiong Yang 教授和 Rynson W. H. Lau. 教授。他的研究领域主要是计算机视觉、AI for Science和机器学习（特别是从有限监督和多模态数据中学习）。

Anqi (Angie) Liu

获奖课题：子群体偏移下的 (多) 校准主动学习

Anqi Liu 是约翰霍普金斯大学计算机科学系的助理教授。她在加州理工学院的计算与数学科学系担任博士后研究员，于伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系获得博士学位。她的研究兴趣在于可信人工智能的机器学习，尤其关注高风险应用中的机器学习算法的鲁棒性和公平性。

Qian Tao

获奖课题：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影像物理系助理教授。她在复旦大学分别获得了电气工程学士学位和生物医学工程硕士学位，于荷兰特文特大学获得了博士学位。2009 年至 2020 年，她在莱顿大学医学中心放射科的图像处理部门工作，从事心脏 MRI 分析及其临床应用、心律失常的图像引导干预治疗以及放射科 AI 的跨学科研究。

目前其研究主要专注于医疗保健关键应用中的可信赖 AI 方法，包括用于患者诊断和临床干预的医学成像。

Yapeng Tian

获奖课题：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埃里克·琼森工程与计算机科学学院助理教授。他在 2013 年于西安电子科技大学获得电子工程学士学位，2017 年在清华大学获得电子工程硕士学位，并在 2022 年于罗切斯特大学获得计算机科学博士学位。

他的研究兴趣主要围绕解决核心计算机视觉和听觉问题，并将开发的学习方法应用于广泛的 AI 应用，如多感知感觉、计算摄影、增强现实/虚拟现实、人机交互和医疗保健等。曾获 NeurIPS 杰出审稿人等奖项。

吴彤霜（Sherry Tongshuang Wu）

获奖课题：通过自适应数据管理从自然语言指令生成可部署模型

吴彤霜是卡内基梅隆大学计算机科学学院助理教授。她于 2016 年至 2022 年在华盛顿大学担任研究助理，师从 Jeffrey Heer 和 Dan Weld 教授，并在此期间获得了计算机科学与工程博士学位。她本科和硕士分别毕业于香港科技大学与华盛顿大学。

她的研究兴趣主要集中在解决现有人工智能交互中的问题，并开发用于增强自然语言处理（NLP）模型分析的原则和工具。

Xiaolong Wang

获奖课题：使用大型语言模型生成合成 3D 场景和具身任务

Xiaolong Wang 是加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系助理教授，他在卡内基梅隆大学取得机器人学博士学位，于中山大学获得了计算机科学硕士学位，在华南农业大学获得了软件工程学士学位。

他的研究领域涵盖了机器视觉、机器人学和人工智能，尤其专注于视觉和动作的自监督学习、长期视觉动态学习和 3D 结构重建等领域。他曾于 2022 年两度获得亚马逊研究奖。

谢塞宁（Saining Xie）

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

谢塞宁是纽约大学 Courant 数学科学研究院的计算机科学助理教授，并与纽约大学数据科学中心有关联。在此之前，他在 Facebook 人工智能研究院（FAIR）担任研究科学家。

他在加州大学圣地亚哥分校获得了硕士和博士学位，师从 Zhuowen Tu 教授，本科毕业于上海交通大学。他的研究兴趣集中在深度学习和计算机视觉领域。

Minlan Yu

获奖课题：分布式训练系统除障

Minlan Yu 是哈佛大学工程与应用科学学院（SEAS）的 Gordon McKay 教授。她的研究领域包括数据网络、分布式系统、企业和数据中心网络、网络虚拟化以及软件定义网络。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

获奖课题：张量图优化的统一方法

Zhiru Zhang 是康奈尔大学电气与计算机工程学院的副教授，同时也是该校计算机系统实验室的成员。他的研究主要集中在异构计算系统的新算法、方法论和设计自动化工具上，特别是高级综合（HLS）、针对机器学习的硬件专用化和软件定义 FPGA 的编程模型。

他在加州大学洛杉矶分校（UCLA）获得了计算机科学博士学位，本科与硕士分别毕业于北京大学与 UCLA。曾获得 IEEE 会员荣誉、英特尔杰出研究者奖、Google 教授研究奖等奖项。

Peihan Miao

获奖课题：为更广泛的工业应用推进私有集交叉研究

Peihan Miao Peihan Miao 是布朗大学计算机科学系助理教授 。她的研究兴趣涉及密码学、安全和理论计算机科学等领域，重点研究安全多方计算。她于 2019 年在 Sanjam Garg 的指导下获得加州大学伯克利分校博士学位 ，于上海交通大学ACM 班获得学士学位 。曾获 NSF SaTC 奖、DPI 科学团队种子基金和 Meta 奖。

Lei Cao

获奖课题：SEED-利用大语言模型的简单、高效和有效数据管理

Lei Cao 是亚利桑那大学计算机科学系的助理教授。也是麻省理工学院电脑科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究科学家。他的研究兴趣集中在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。

Can Li

获奖课题：基于优化和大语言模型的可持续供应链设计与分析

Can Li 现为普渡大学化学工程学院的助理教授。他在 2016 年于清华大学化学工程专业获得学士学位，并在 2021 年从卡内基梅隆大学获得化学工程博士学位。

他的研究兴趣集中在不确定条件下的优化算法和软件、离散与全局优化的机器学习、可持续能源系统的设计与运营、多尺度模型与算法、并行计算以及高级计算架构，旨在通过计算技术解决能源系统和化学工程领域的复杂问题。

徐明

获奖课题：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

徐明为清华大学环境学院的教授，他的研究方向包括环境系统工程、环境数据科学、产业生态和生命周期评价等领域。他在 2003 年与 2006 年分别取得清华大学环境科学与工程学士与硕士学位，2009 年在美国亚利桑那州立大学获得土木与环境工程博士学位。

徐明曾任教于美国密西根大学（安娜堡）环境与可持续性学院及土木与环境工程系，并担任环境与可持续性学院中国项目主任。2022 年起，他回到清华大学环境学院任教，并在 2023 年成为副院长。曾获获得美国国家科学基金 CAREER Award、美国土木工程师协会（ASCE）Walter L. Huber Civil Engineering Research Prize 等奖项，并在期刊《Resources, Conservation & Recycling》担任主编。

参考资料：https://www.amazon.science/research-awards/program-updates/99-amazon-research-awards-recipients-announced

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