又一家科技大厂发出了今年的 AI 奖学金计划。本周四，苹果机器学习研究中心（Apple Machine Learning Research）正式公布了 2023 年 AI（人工智能）、ML（机器学习）领域获得博士生奖学金的「苹果学者」名单。
Apple Scholars in AI ML PhD 奖学金旨在表彰研究生至博士后阶段计算机科学与工程研究人员的贡献。每位学者在攻读博士学位时都会获得资助、实习机会以及在各自领域与苹果研究人员的指导。AI 与机器学习领域的苹果学者是根据每个候选者的创新研究、领导力及与合作者的记录，以及对推进各自领域的承诺而选出的。
今年共有 22 名年轻学者获得了苹果学者计划的资助，其中华人学者占据一半数量。
以下列出今年获得奖学金的华人学者：
Yutong Bai
Yutong Bai 是约翰霍普金斯大学计算机科学博士生，导师是彭博杰出教授 Alan Yuille。Yutong Bai 的主要研究领域是计算机视觉。随着人工智能系统的广泛使用，对其潜在风险的担忧也在增加。为了构建一个更安全的系统，人们必须结合对现实和常识知识的更深入理解。Yutong Bai 的研究旨在构建监督少、鲁棒性强的人工智能系统，有望使人工智能更接近人类智能。基于此目标，Yutong Bai 探索了表征学习、自监督学习和可扩展的多模态学习。她的工作还曾入围 CVPR 2022 最佳论文奖。
江亦凡
江亦凡（Yifan Jiang）是得克萨斯大学奥斯汀分校的博士生，导师是汪张扬（Atlas Wang）教授。他的研究兴趣包括生成模型、神经渲染和计算摄影。特别是，他旨在构建连接生成模型和神经渲染技术的机器智能，以在 2D 和 3D 场景中实现强大的应用程序，包括图像编辑 / 处理、新视图合成和 3D 创建。
Xisen Jin
Xisen Jin 是南加州大学的博士生。其研究领域是让语言模型能够从永无止境的文本数据流中不断学习。他的研究降低了更新模型的成本，使其更容易建立个性化的模型，并保持模型中的知识是最新的。
Yong Lin
Yong Lin 目前是香港科技大学的博士生，导师是张潼。他的研究领域为因果关系、机器学习算法和理论的交叉。具体来说，他的目标是建立可以泛化到未见过的测试分布的稳定的模型。
Jessy Lin
Jessy Lin 是伯克利人工智能研究所的博士生，由 Dan Klein 和 Anca Dragan 指导。她的研究重点是建立使用语言与人合作并从人类反馈中学习的人工智能智能体。
Jingping Nie
Jingping Nie 是哥伦比亚大学电子工程专业四年级的博士生，由姜小凡教授和 Matthias Preindl 教授指导。她的研究重点是 AIoT 系统中未来以人为本的智能和隐私意识的可穿戴设备的软硬件协同设计。
Yifu Qiu
Yifu Qiu 是爱丁堡大学和剑桥大学的 ELLIS 博士生，由 Shay Cohen 博士、Anna Korhonen 教授和 Edoardo M. Ponti 博士指导。他的研究主要集中在多语言背景下的语言生成，包括提高模型在泛化、少量学习和可控性方面的基本能力。
Zijie Jay Wang
Jay Wang 是佐治亚理工学院的博士生，导师为 Polo Chau。他在人工智能和信息可视化方面独特的混合专业知识使他能够利用人工智能的潜力来造福于每个人。Jay Wang 的研究领域是通过开发新的互动界面，使人们能够轻松地与大规模的人工智能系统进行互动，从而使人工智能具备负责任、可解释和可访问的特点。
Yi Wei
Yi Wei 是清华大学的博士生，导师为鲁继文教授。他的研究兴趣是 3D 视觉，特别是专注于 3D 重建和 3D 场景理解。他的工作结合了传统的几何学和与深度学习，旨在帮助人工智能系统更好地理解 3D 现实世界。
游凯超
游凯超是清华大学软件学院的三年级博士生，师从龙明盛教授。他的研究重点是机器学习中的迁移学习，特别是将深度学习中的各种形式的知识从一个来源调整到另一个来源。他的目标是在开放和动态环境中开发机器学习算法。他最近的工作包括领域自适应、模型自适应以及 model-hub 适应。游凯超曾获 2019 年清华大学特等奖学金（本科）。
Jiaqi Zhang
Jiaqi Zhang 是麻省理工学院的博士生，导师为 Caroline Uhler。在生物医学应用的启发下，她的研究旨在发展顺序决策和因果关系交叉的统计和算法基础，更确切地说是在一个由潜在因果规则创造的系统中进行决策的策略设计。
以下是入选学者的完整名单：
奖项公布页面：
https://machinelearning.apple.com/updates/apple-scholars-aiml-2023
