亚马逊研究奖获奖名单出炉：王晋东等26位华人入选

机械之心报道

机械之心编辑部

恭喜！

克日，亚马逊研究奖（Amazon Research Awards，ARA）宣布了最新一期获奖者名单，共 63 位（其中 26 位华人），来自 8 个国家 41 所大学。

名单地点：https://www.amazon.science/research-areas/latest-news/63-amazon-research-award-recipients-announced-spring-2025

亚马逊研究奖于 2015 年设立，旨在为多学科研究主题的研究职员提供资助奖励�；窠闭呖梢曰峒� 700 多个亚马逊公共数据集，并可以通过促销积分使用 AWS AI/ML 效劳和工具。除此以外，获奖者还将与亚马逊专家建设联系，以获得咨询和建议，还可以加入亚马逊举行的活动、培训课程等。

在这一期的获奖名单中，我们看看有哪些华人学者。

AI 信息清静

AI 信息清静领域的应用偏向有 8 位研究者获奖，其中有 3 位是华人。

Zhou Li（李洲）

机构：加州大学欧文分校研究课题：使用 LLM 在审计日志中实现准确且剖析职员友好的攻击溯源

李洲，加州大学欧文分校电气工程与盘算机科学系副教授，研究偏向主要为清静与隐私。加入 UCI 之前，他曾在 RSA Laboratories 担当首席研究科学家，从事清静剖析相关研究。他于 2014 年获得印第安纳大学伯明顿分校盘算机科学博士学位，师从 XiaoFeng Wang 教授，此前划分于 2006 年和 2008 年获得武汉大学盘算机科学学士和硕士学位。

Yu Meng（孟瑜）

机构：弗吉尼亚大学研究课题：弱监视 RLHF：建模人类偏好中的模糊性与不确定性

孟瑜，弗吉尼亚大学盘算机科学系助理教授。他于 2023 年在伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校盘算机科学系获得博士学位，师从 Jiawei Han 教授。在加入弗吉尼亚大学之前，他曾在普林斯顿大学担当会见研究员，与陈丹琦相助研究。他的博士论文曾获得 ACM SIGKDD 优异博士论文奖，并在攻读博士时代荣获谷歌博士奖学金。他的研究兴趣包括机械学习、自然语言处置惩罚和数据挖掘。

Ziming Zhao（赵子铭）

机构：东北大学研究课题：明确大语言模子的攻击方法：可诠释的误差检测与修复

赵子铭，东北大学 Khoury 盘算机科学学院的副教授。他的研究兴趣包括系统与软件清静、网络与 Web 清静，以及以人为中心的清静研究。他的论文曾获得 SACMAT 2024 时间磨练奖（Test-of-Time Paper Award），以及 USENIX Security 2019、ACM AsiaCCS 2022、ACM CODASPY 2014、ITU Kaleidoscope 2016 的最佳／优异论文奖。此前，他在亚利桑那州立大学盘算机科学与工程系获得博士学位。

亚马逊广告（Amazon Ads）

亚马逊广告研究偏向共有两位获奖者，皆是华人。

Xiaojing Liao

机构：伊利诺伊大学厄本纳 — 香槟分校研究课题：大语言模子在数字广告中的对抗性滥用：基准测试与缓解步伐

Xiaojing Liao，伊利诺伊大学厄本纳 — 香槟分校盘算机科学系副教授。她在佐治亚理工学院获得电子与盘算机工程博士学位。她的研究兴趣包括通过面向数据的清静剖析在大型系统中发明并明确要害清静问题，同时设计和开发立异计划以解决这些问题。

Tianhao Wang

机构：弗吉尼亚大学研究课题：大型语言模子在数字广告中的对抗性滥用：基准测试与缓解步伐

Tianhao Wang，弗吉尼亚大学助理教授。他在普渡大学获得博士学位，在复旦大学获得学士学位。他的研究偏向包括差分隐私和机械学习隐私，重点在于设计能够在现实中施展作用的算法。

AWS Agentic AI

智能体 AI 是亚马逊资助的热门偏向，今年共有 30 位研究者获奖，以下是其中的华人研究者。

Cong Chen

机构：达特茅斯学院研究课题：用行为天生智能体赋能电力系统与市场运营

Cong Chen，达特茅斯学院工程学院助理教授，并于 2024 年入选斯坦福能源基金会研究员。她先后在武汉大学获得学士学位、在清华大学获得硕士学位、在康奈尔大学获得博士学位，均为电气工程专业。其研究目的是通过基于优化、经济学和现代机械学习与人工智能的工程要领推动全球能源转型。她的研究履历包括大规模漫衍式能源资源聚合、不确定性下的定价、电力市场中的储能整合、面向能源用户的大语言模子，以及提升电网韧性的氢储能。她曾在新英格兰自力系统运营商实习，并因在高比例储能和可再生能源条件下推动电力系统与电力市场运行方面作出的主要孝顺，获得多项声誉，其中包括 IEEE PES 优异博士论文奖。

Chunyang Chen

机构：慕尼黑工业大学研究课题：基于智能盘算机使用智能体的功效性缺陷感知软件测试

Chunyang Chen，德国慕尼黑工业大学的软件工程与人工智能教授。北京邮电大学学士，新加坡南洋理工大学博士，划分于 2014 年和 2018 年获得学位。2018 年至 2024 年，他在澳大利亚蒙纳士大学任讲师和终身副教授。他的研究领域位于软件工程、人机交互、软件清静与人工智能的交织处。详细而言，他接纳包括人工智能和机械学习、自然语言处置惩罚以及轻量级程序剖析在内的数据驱动要领，主要研究偏向包括 AI 和大型语言模子辅助的自动化移动应用开发、AI 赋能的软件客栈挖掘、深度学习和移动应用的清静性。

Sidong Feng

机构：蒙纳士大学研究课题：基于智能盘算机使用署理的功效缺陷感知软件测试

Sidong Feng，澳大利亚蒙纳士大学信息手艺学院博士生，师从 Chunyang Chen、Aldeida Aleti、Yuan-Fang Li 和 Bohan Zhuang。他的研究兴趣位于软件工程、人机交互和大型语言模子的交织领域。他在澳大利亚国立大学获得软件工程学士学位，导师为 Zhenchang Xing。他现在的研究重点是软件测试与人机协作式的 AI 交互，主要聚焦于这两个偏向下的若干详细课题。

Bang Liu（刘邦）

机构：蒙特利尔大学研究课题：协作式智能体人工智能的基础智能体与协议

Bang Liu，现任蒙特利尔大学和 Mila 研究所副教授、加拿大 CIFAR 人工智能讲席教授。研究自然语言处置惩罚、多模态与具身学习及 AI for Science 等。他已揭晓论文与教程 100 余篇，荣获 Amazon Research Award (2025), WAIC 云帆奖（2025 璀璨明星，2024 明日之星）、蒙特利尔大学研究卓越奖及 George Walker 最佳博士论文奖等。他深耕基础智能体研究，联合 MetaGPT 提倡 Foundation Agents 开源组织，率先构建质料科学大模子与智能体推动新质料智能设计，效果普遍应用于工业。

他于 2013 年结业于中国科学手艺大学获得工学学士学位，随后在阿尔伯塔大学划分于 2015 年和 2020 年获得硕士和博士学位。

Lianhui Qin

机构：加州大学圣地亚哥分校研究课题：ReaL-Agent：一种用于深度跨模态检索的检索与推理智能体

Lianhui Qin，加州大学圣地亚哥分校盘算机科学系助理教授。她在华盛顿大学获得博士学位，主攻自然语言处置惩罚，导师为 Yejin Choi。现在正在招收新的博士生和博士后，同时也为硕士与本科生（包括 UCSD 校内及外校学生）提供研究岗位。她的研究目的是构建能够在重大情形中举行交互、推理与泛化的 AI 智能体。详细偏向包括可控与受约束的创立性推理（如隐式推理、推理流程、COLD-Decoding）、具备一连演化能力的随时学习智能体（如 LLM Memory）、开放天下与智能体建模（如 SimWorld），以及面向科学与现实系统的 AI 推理要领（如化学推理）。

Jindong Wang（王晋东）

机构：威廉玛丽学院研究课题：结构至关主要：针对 LLM 智能体的使命优化拓扑

王晋东，威廉与玛丽学院数据科学系助理教授，同时是未来生命研究所（Future of Life Institute）成员。2019 年至 2024 年，他曾任微软亚洲研究院高级研究员。他的研究兴趣涵盖机械学习、大型基础模子及面向社会科学的天生式人工智能。他是全球前 2% 高被引科学家和最具影响力的 AI 学者之一。担当 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS) 副编辑、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 客座编辑，并曾担当 ICML、NeurIPS、ICLR、KDD、ACL、ACMMM、ACML 的领域主席，以及 IJCAI 和 AAAI 的 SPC。他在顶级学术聚会揭晓论文 60 余篇（引用凌驾 23000 次，H 指数 54），研究获得亚马逊研究奖、谷歌研究奖、AMD 大学妄想 AI 与 HPC 奖、微软加速基础模子研究奖及威廉与玛丽学院教员研究奖支持。他的研究效果已应用于微软康健产品，镌汰 15% token 消耗，并提升量化金融展望准确率。其事情曾被 Forbes、MIT Technology Review 等国际媒体报道，多次获最佳论文奖，并出书专著《迁徙学习导论》，在 IJCAI’22、WSDM’23、KDD’23、AAAI’24、AAAI’25 和 CVPR’25 等聚会举行教程。

Xiaolong Wang

机构：加州大学圣地亚哥分校研究课题：智能体天下表征 (Agentic World Representation)

Xiaolong Wang，加州大学圣地亚哥分校电气与盘算机工程系的副教授。他在卡内基梅隆大学机械人研究所获得博士学位，并曾与伯克利 AI 研究、Facebook AI 研究及艾伦人工智能研究所相助。他曾获 Facebook Fellowship、Nvidia Fellowship 和百度 Fellowship。他的研究聚焦于使用数据中的结构学习视觉体现，特殊关注视频中的时空结构及其与三维结构和语义结构的关系。他主要探索两个偏向：一是将数据自身的结构信息作为监视信号举行视觉体现学习（即自监视学习），无需人工标注；二是显式建模数据结构，用于人体活动剖析、场景功效推理和物体交互学习，具有机械人应用潜力。

Zhi-Li Zhang（张志力）

机构：明尼苏达大学双城分校研究课题：NetGenius：用于下一代无线网络自主设置和智能运维的 Agentic AI

Zhi-Li Zhang，明尼苏达大学优异 McKnight 教授，Qwest Land Grant 电信主席教授。他的研究兴趣普遍，包括网络、边沿与云盘算、网络物理系统，以及人工智能 / 机械学习在网络系统中的应用与网络系统对 AI/ML 的支持。已往，他的研究主要集中于可扩展互联网效劳质量（QoS）、内容分发网络、互联网丈量、弹性路由系统和网络清静等方面。目今，他的研究重点是：一是构建面向效劳、应用感知、高度可扩展、弹性与清静的 5G / 下一代网络系统；二是开发并引入新型 AI/ML 算法，以实现智能软件界说网络基础设施、边沿 / 云系统及新兴应用，如协作式自动驾驶、数字孪生、元宇宙和物联网。

Jiawei Zhou

机构：石溪大学研究课题：交互式 LLM 智能体的高效且有用的长程推理

Jiawei Zhou，2024 年加入石溪大学，现任盘算机科学系教授。他在哈佛大学获得盘算机科学博士学位，隶属于哈佛 / 康奈尔自然语言处置惩罚（NLP）团队，导师为 Alexander (Sasha) Rush 教授；同时获得哈佛大学统计学硕士学位，并于清华大学获得电子工程学士学位。在加入石溪大学之前，他曾任芝加哥大学丰田手艺研究院（TTIC）研究助理教授。他的研究主要集中在自然语言处置惩罚（NLP）与机械学习（ML）应用领域。他曾加入多种焦点 NLP 使命与要领研究，包括文本天生的序列到序列手艺，以及语义明确的序列到图天生要领。近期，他的研究聚焦于广义语言应用与天生式人工智能，其中语言不但指自然语言，也可包括代码、序列化视觉体现、具身行动等序列信息。他致力于更好地明确和刷新最先进的深度学习模子，如（大型）语言模子和多模态模子，从效率、知识增强、影象能力、事实性、清静性、公正评估、推理与妄想等多个方面举行研究。

在 Trainium 上构建

Trainium 是亚马逊云科技（AWS）开发的一系列定制 AI 芯片，用于训练和推理，与部分替换计划相比，能以更低本钱提供高性能。这些芯片可在 AWS 的 Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）Trn1 和 Trn2 实例上使用，旨在处置惩罚高要求的机械学习模子，包括大型语言模子（LLM）。其主要特征包括脉动阵列架构以及对 PyTorch 和 TensorFlow 等盛行框架的支持。

在该芯片上的构建和研究也同样是亚马逊资助的重点偏向，共有 20 名获奖者，下面列出了其中的华人研究者。

Kuan Fang

机构：康奈尔大学研究课题：机械人感知与控制的多模态基础模子快速顺应

Kuan Fang，康奈尔大学盘算机科学系助理教授。他曾在加州大学伯克利分校做博士后，导师为 Sergey Levine。他在斯坦福大学获得博士与硕士学位，导师为李飞飞和 Silvio Savarese，并于清华大学获得学士学位。他还曾在 RAI 研究所、Google Brain、Google X Robotics 及微软亚洲研究院事情过。

Shizhong Han

机构：Lieber 大脑发育研究所研究课题：优化和扩展大型化学模子的预训练及基于偏好的微调

Shizhong Han，Lieber 研究所首席研究员，约翰霍普金斯大学医学院神经病学与行为科学副教授。他的研究旨在展现脑部疾病的遗传基础，并将基因发明转化为新型治疗要领。为实现这一目的，他的团队连系多组学数据，接纳先进的统计遗传学要领、生物信息学工具及深度学习手艺。正在举行的项目包括：1）研究非编码遗传变异在基因调控和脑部疾病中的作用；2）识别与脑部疾病相关的焦点基因及基因调控回路；3）基于药物诱导的基因表达扰动特征开发新型治疗计划。

Sitao Huang（黄思陶）

机构：加州大学欧文分校研究课题：通过基于设置文件的图拓扑优化在 AWS Trainium 上实现自动内核合成与调优

Sitao Huang，加州大学欧文分校 Samueli 工程学院电气与盘算机工程系助理教授，伊利诺伊大学厄本纳 — 香槟分校电气与盘算机工程博士（2021 年），清华大学电子工程学士（2014 年），伊利诺伊大学厄本纳 — 香槟分校电气与盘算机工程硕士（2017 年）。他曾获 2019 年 Sundaram Seshu 国际学生奖学金和 2018 年 Rambus 盘算机工程奖学金。他的研究曾多次获奖，包括 ASP-DAC 2021 最佳论文提名、2018 年 IEEE HPEC Graph Challenge 学生立异奖，以及 DAC 2019 系统设计竞赛一等奖。他的研究兴趣包括高效硬件加速器、硬件系统的编程语言与综合流程，以及异构系统优化。

Dong Li

机构：加州大学默塞德分校研究课题：AWS Trainium 上基于自顺应专家并行的高效希罕训练

Dong Li，加州大学默塞德分校副教授，平行架构、系统与算法实验室（PASA）主任，同时担当高性能盘算系统与架构小组联合主任。他是 Yotta Labs Inc. 的联合首创人兼首席科学家。2011 至 2014 年，他曾在橡树岭国家实验室（ORNL）任研究科学家。他在此之前于弗吉尼亚理工学院获得盘算机科学博士学位。他是 IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS) 副编辑，曾任 NVIDIA GPU 研究中心（默塞德）主任，并担当 NSF IUCRC 影象系统研究中心（CEMSYS）妄想主任。Dong Li 的研究聚焦高性能盘算（HPC），并与盘算机系统（尤其是大规模 AI/ML 系统）亲近相关。

Xiaoxiao Li

机构：不列颠哥伦比亚大学研究课题：在 AWS Trainium 上通过剪枝和套娃量化 (Matryoshka Quantization) 实现高效 MoE LLM

Xiaoxiao Li，不列颠哥伦比亚大学电气与盘算机工程系副教授，同时是盘算机科学系和病理与实验医学系的副成员，并且是 Vector 研究所的教员。他被评为加拿大认真任人工智能二级研究主席（Canada Research Chair, Tier II）和 CIFAR AI 讲席教授。他的研究兴趣主要集中在 AI 与医疗的交织领域、通用人工智能（AGI）的理论与手艺，以及 AI 的可信性。他致力于开发新一代认真任的人工智能算法和系统。Xiaoxiao Li 的研究效果获得普遍认可，在顶级机械学习聚会（ICML、ICLR、NeurIPS、CVPR、ECCV）及生物医学聚会和期刊（MICCAI、IPMI、Medical Image Analysis、IEEE Trans on Medical Imaging、Nature Methods）上揭晓论文，并多次获得最佳论文奖和科研奖项。

Jiang Liu

机构：早稻田大学研究课题：使用 AWS Trainium 加速视觉 - 语言自动驾驶

Jiang Liu，早稻田大学全球科学与工程中心教授。她在早稻田大学获得全球信息与通讯研究硕士学位和博士学位。她的研究兴趣包括无线通讯与感知、无线网络系统以及光无线通讯。

Xiaoyi Lu

机构：加州大学默塞德分校研究课题：使用 AWS Trainium 加速大型语言和推理模子事情负载

Xiaoyi Lu，加州大学默塞德分校盘算机科学与工程系副教授，同时向导并认真平行与漫衍式系统实验室（PADSYS Lab）。自 2023 年起，他也是 AgAID 研究所的关联教员。他的研究兴趣包括并行与漫衍式盘算、高性能通讯与 I/O 手艺、大数据剖析、云盘算、深度学习、数字孪外行艺及跨学科研究（如精准农业与生物统计学）。Xiaoyi Lu 在国际顶级聚会、钻研会和期刊上揭晓论文凌驾 170 篇，并获得十项最佳（学生）论文奖或提名（如 SC 2019、IPDPS 2024）。他在全球揭晓过 100 余场约请报告、教程及学术演讲，并起劲加入种种学术期刊和聚会的专业活动。他的多项研究效果（如 OpenDOTA、SR-APPFL、PMIdioBench、HiBD、MVAPICH2-Virt 和 DataMPI）已向公众开放，并被全球数百家机构使用。Xiaoyi Lu 曾获得 NSF CAREER 奖、亚马逊研究奖、谷歌研究奖及 Meta/Facebook 西席研究奖，其研究项目亦获得 NSF 和 DOE 资助。

Xupeng Miao

机构：普渡大学西拉法叶分校研究课题：通过数据流感知优化实现大型基础模子的通讯高效漫衍式训练

Xupeng Miao，普渡大学盘算机科学系助理教授。此前，他曾在卡内基梅隆大学 Catalyst 小组担当博士后研究员。他在北京大学获得博士学位，研究兴趣普遍，包括机械学习系统、数据治理及漫衍式盘算。

Yanning Shen

机构：加州大学欧文分校研究课题：通过基于设置文件的图拓扑优化在 AWS Trainium 上实现自动内核合成与调优

Yanning Shen，明尼苏达大学（UMN）博士（2019 年）。她曾入围 2017 年 IEEE 多传感器自顺应处置惩罚盘算希望国际钻研会最佳学生论文奖和 2017 年 Asilomar 信号、系统与盘算聚会最佳学生论文奖。2017 年，她被斯坦福大学评为 EECS 新星，并于 2018 年获得明尼苏达大学博士论文奖学金。她的研究兴趣包括机械学习、数据科学、网络科学及统计信号处置惩罚。

Yun Song

机构：加州大学伯克利分校研究课题：使用基因组语言模子学习宿主 - 微生物遗传元件相互作用

Yun Song，加州大学伯克利分校电气工程与盘算机科学系及统计学教授，研究偏向为数学与盘算生物学。他曾获得多项声誉与奖项，包括 NIH K99/R00 自力研究奖（2006）、Alfred P. Sloan 研究奖（2008）、Packard 科学与工程奖学金（2008）、NSF CAREER 奖（2009）、Jim and Donna Gray 本科教学卓越奖（2013）、Miller 研究教授职位（2014）、Math+X Simons 教席（2015）及 Chan Zuckerberg Biohub 研究员奖（2017）。他于 2001 年在斯坦福大学获得物理学博士学位，并在麻省理工学院划分于 1996 年和 1997 年获得物理学与数学学士学位。

Minjia Zhang

机构：伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校研究课题：Trainium 原生 MoE：开发用于高效可扩展 MoE 训练的内核与系统优化

Minjia Zhang，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校盘算机科学系终身教职助理教授。他于 2016 年在美国俄亥俄州立大学获得盘算机科学与工程博士学位。此前，他曾在微软研究院（Redmond, WA）担当首席研究员（2016–2023）。他的研究兴趣包括大规模深度学习与人工智能应用（如智能署理 AI、多模态、图像 / 视频天生等）、高效算法（模子压缩、数据效率、参数高效调优等），以及高效机械学习系统（在并行、漫衍式和异构硬件上的训练与推理）。

Think Big

Think Big 偏向旨在资助通过厘革性理念推进科学前沿的研究者。今年共有三位研究者获奖，其中有一位华人。

Tianlong Chen

机构：北卡罗来纳大学教堂山分校研究课题：使用分子动力学赋能卵白质 AI 模子

Tianlong Chen，2024 年秋季加入北卡罗来纳大学教堂山分校盘算机科学系，担当助理教授。他于 2023 年在美国德克萨斯大学奥斯汀分�；竦玫缙肱趟慊こ滩┦垦�。他的研究聚焦于构建准确、可信且高效的机械学习系统。Tianlong Chen 曾获得多项声誉与奖项，包括亚马逊研究奖（2024 秋季与 2025 春季）、思科西席奖（2024 和 2025）、AAAI’25 新西席亮点、NAIRR 试点奖、UNC 加速 AI 奖、CPAL 新星奖、AdvML 新星奖、OpenAI 研究者会见奖、Gemma 学术项目 GCP 额度奖、IBM 博士奖学金、Adobe 博士奖学金、研究生院卓越奖、NAACL 2025 低资源 NLP SAC 奖、LoG 2022 最佳论文奖、AMIA-IS 2025 Marco Ramoni 优异论文奖、AAAI 2025 GenAI4Health 最佳论文奖、NeurIPS 2024 GenAI4Health 最佳演示论文奖，以及 AAAI’25 Medicine and Healthcare Bridge 最佳论文亚军奖。

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