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猫眼影戏记者 魏立 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
机械之心编辑部
刚刚，腾讯「青云奖学金」正式在深圳颁奖 。
作为腾讯支持青年人才和科学研究的项目，「青云奖学金」首期评选出 15 位获奖者，并为每位获奖者提供总价值 50 万的激励，包括 20 万现金和价值 30 万的云异构算力资源 。
「我们希望青年研究者敢于探索未知、富有立异精神，追逐那些大胆的、前沿的、具有久远影响力的科研偏向，配合探索更辽阔的科技前沿 。」腾讯集团高级副总裁、首席人才官奚丹说 。
不久之前正式入职腾讯出任「CEO / 总裁办公室」首席 AI 科学家的姚顺雨（Vinces Yao），也现身为获奖者颁奖 。
吉嘉铭、董冠霆、张金涛等多位机械之心熟知的青年 AI 学者获奖，以下为所有获奖者先容 。
白雨石
来自清华大学的白雨石，研究领域涉及长上下文大模子与大模子评测 。阻止现在，他已在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等国际顶会揭晓 10 篇一作论文，总引用量 4000 + 次，一作论文被引近 2000 + 次 ？吹 LongBench、Long-Writer、LongAlign 等事情在 GitHub 共获 3000+ stars 及 300+ forks，在 HuggingFace 上开源的数据集和模子共被下载 200 万+ 次 。
陈俊松
来自香港大学的陈俊松，研究领域围绕 AIGC 高效视觉天生大模子，专注于扩散模子的高效安排研究，早期孝顺了里程碑式的 PixArt 模子，近期主导的 SANA 系列实现效率突破：SANA 原生支持 4K 图像天生，SANA-Sprint 告竣 0.1 秒实时成像，SANA-Video 支持分钟级长视频合成 。效果累计引用量 2500 + 次及在 GitHub 获得 1 万 + stars，有力推动了高性能天生式 AI 在实时消耗级场景的落地 。
董冠霆
来自中国人民大学的董冠霆，主要研究偏向为智能信息检索和智能体强化学习，曾获国家奖学金、北京市优异结业生等声誉，并入选国家自然科学基金青年学生基础研究项目 (博士生)、中国科协青年人才托举工程博士生专项妄想资助，代表事情包括 ARPO、AUTOIF.DMT、Search-o1、Webthinker、 FlashRAG 等, 受到海内外研究者的普遍关注 。其中监视微调数据配比战略 DMT、自动化指令遵照对齐战略 AUTOIF 被落地应用于模子的对齐训练中 。以第一 / 共一作身份在 ICLR、NeurlPS 等国际顶会揭晓论文 10 + 篇，谷歌学术引用量 1 万 + 次，GitHub 获得 8000+ stars 。
邓洋涛
来自香港中文大学的邓洋涛，研究领域聚焦 AI 基础设施与系统，致力于攻克大语言模子预训练中的稳固性难题，设计并研发了细粒度、实时的数据依赖追踪与根因剖析系统，研究事情已任命或揭晓于 SOSP、NSDI、NDSS、FSE 等聚会，相关系统已在工业级预训练集群中安排，能针对异常举行快速告警 。
吉嘉铭
来自北京大学的吉嘉铭，研究领域是大模子清静与强化学习对齐，致力于构建和人类的偏好与意图对齐的人工智能系统，曾获北京大学 2025 年度人物，以第一 / 共一作身份揭晓人工智能领域顶会论文 14 篇，代表论文被评为 ACL 2025 最佳论文，相关效果谷歌学术总引用量 4600 + 次，GitHub 开源项目获得 3.2 万 + stars，开源模子累积下载量 500 万 + 次 。
林彬
同样来自北京大学的林彬，研究偏向聚焦于视频天生与多模态大模子，一连一年获评 HuggingFace 社区 Top100 影响力用户，代表作 Open-Sora Plan 与 Video-LLaVA，在 GitHub 累计获得 2 万 + stars，模子开源下载量突破 1300 万+ 次 。在 CVPR、ICLR、NeurlPS 等国际顶会期刊揭晓十余篇论文，多项开源效果获 GitHub 与 Papers With Code 热度榜 Top1，谷歌学术引用量 3200+ 次，单篇一作引用量 1000+ 次 。
李磊
来自香港大学的李磊专注于多模态大语言模子与可诠释性研究，现任 ACL ARR 领域主席，获评 EMNLP 2025 优异领域主席，与微信 AI 相助论文获 EMNLP 2023 最佳长文奖，多篇论文入选 CVPR Highlight 及 PaperDigest 最具影响力论文 。焦点加入开发 MiMo-VL-7B、MiMo-V2-Flash 并获得普遍关注，以第一作者在 ICLR、CVPR、ACL 等国际顶会揭晓多篇论文，谷歌学术引用量 8700+ 次 。
刘松铭
来自清华大学的刘松铭，致力于具身大模子偏向研究，曾获清华本科生特奖，主导研发机械人基础模子 RDT 系列：RDT-1B (ICLR 2025) 获得 1600+stars，RDT-2 作为全球首个 UMI 无本体训练的 7B 大模子，支持恣意机械臂零样本安排，实现接箭、打乒乓球等毫秒级动态操控 。累计揭晓 12 篇文章，总引用量 1300+ 次 。
刘子君
来自清华大学的刘子君，聚焦于大模子群体智能系统与推理时扩展偏向研究，曾获国家奖学金、清华大学未来学者等声誉，主持完成北京市自然科学基金学生项目，提出大模子群体智能系统的动态协同网络 DyLAN 与跨情形迁徙算法 CollabUlAgents，实现了推理时高效扩展的通用奖励模子，在 ACL、ICML、COLM 等国际顶会揭晓多篇论文 。
宋立阳
来自西湖大学的宋立阳主要研究怎样使用统计与深度学习算法来明确重大疾病的遗传机制，围绕遗传数据与多组学数据的整合，开发了 MeDuS (Nature Computational Science,2023) 和 qsMap (Nature,2025) 等要领, 将遗传关联信号剖析到详细的细胞状态和组织空间中，实现对疾病相关遗传泉源细胞的精准定位 。
胥嘉政
来自清华大学的胥嘉政，专注于多模态天生模子和强化学习偏向研究，代表作包括图像天生模子偏好强化对齐事情 lmageReward 和视频天生偏好框架 VisionReward，其中 lmageReward 是最早将人类偏好引入文生图领域的事情之一，并设计了首个基于梯度对扩散模子直接完成偏好对齐的算法 ReFL 。谷歌学术总引用量 4000+ 次，lmageReward 研究引用量 1000+ 次，GitHub 获得 1600+ stars，Python 工具包 PyPi 官方下载量靠近百万次 。
徐明皓
来自北京大学的徐明皓，研究聚焦于 Al for Science，北京大学和 Mila 魁北克人工智能研究所联培博士，在国际顶会和期刊上揭晓 20+ 篇论文，论文累计引用量 3000+ 次, 多次受邀在大会上举行报告分享，并组织开展生命科学大语言模子 tutorial 。
杨丽鹤
来自香港大学的杨丽鹤研究偏向专注于盘算机视觉，曾获着名企业奖学金、天下人工智能大会青年优异论文奖等声誉，相关事情入选 CVPR 2024、NeurlPS 2024 十大最具影响力论文 。在 CVPR、ICCV、NeurlPS、TPAMI 等国际顶会揭晓若干论文，谷歌学术引用量 5000+ 次，GitHub 获得 1.6 万+ stars 。
张金涛
来自清华大学的张金涛，研究聚焦高效机械学习系统，揭晓一作 A 类国际顶会长文 9 篇，均揭晓于 ML/DB 的三大顶会，代表作 SageAttention 是首个专注于低比特量化加速注重力盘算的研究，相关效果在 GitHub 获得 3000+ stars，被 200+ 家着名企业的真实产品接纳，其他一作代表作有 TurboDiffusion、SpargeAttn、Sparse-Linear Attention 等 。
赵威霖
来自清华大学的赵威霖，研究领域是大模子高效架构，针对推理效率与长文本瓶颈举行探索，围绕高频词子空间提出了 FR-Spec，辅助投契采样实现更高效的并行天生，设计 InfLLM-V2 希罕注重力架构，实现是非文本希罕浓密的动态切换并获约 4 倍加速，相关效果已整合并开源至 CUDA 框架 CPM.cu 。
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⒏公司科技信息部要作好优质效劳事情，各单位也要自动起劲与公司科技信息部坚持联系，做到“实时相同、上下同欲”，施展科技、信息步队的整体优势 。我也想提醒各人一下，总工程师一定要有阵势看法，一把手安排的事要干好，副职的急事也要办妥，同时要准确定位，一定要种好自己的地，万万别种了人家的田，荒了自己的地 。
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从某种意义上说：学习能够统一头脑，凝聚人心;学习可以是非分明，同时学习可以提高修养，净化人格 。只有学习理论，掌握政策，我们在现实事情中，才华知道哪些话能说，哪些话不可说;才有知道哪些事情该干，哪些事情不应干，才华知道怎样把事情办得更好，更切合现实、更切合群众愿望 。有了较好的政治理论修养和政策水平，在现实事情中，才华把原理说清晰，让群众听明确，把党的意志酿成群众的行动 。相反，若是自己政治理论水平不高，政策掌握模棱两可，讲话三两句，原理说不清，群众不明确;效果事情也就不可能落到实处，弄欠好群众还会有意见，有些干部原来是想为群众办妥事，但群众反而不领情，不配合，有些干部在处置惩罚一些问题的时间，本是出于盛意，但群众反而意见大了;有的干部在处置惩罚种种矛盾纠纷时，说不了几句话就发性情，不做耐心的头脑事情;有的干部群众向他反应问题，却背而不见，怕与群众晤面，怕接触矛盾，不知道问题如那里置，一筹莫展 。听到这些问题，都是与我们少数干部政治理论修养不敷，政策水平不高有很大的关系，我们不要求各人什么都醒目，什么都掌握，但我们不可什么都不懂，什么都模模糊糊 。因此我希望各人能增强学习，周全提高自身素质，学会用先进的理念破解生长中的难题，进一步提高科学决议的能力和现实操作水平 。
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