超過二十年的支持
NVIDIA研究生獎學金計畫已經支持優秀的研究生，這些學生的研究與NVIDIA技術相關。今天，這個計畫宣布將頒發每人最高60,000美元的獎學金給10位博士生，他們的研究涵蓋了所有計算創新的領域。
獎學金得主的背景
這些獲獎者是從競爭激烈的申請者中選出的。他們將參加一個夏季實習，這是在獎學金年度之前進行的。他們的工作使他們站在加速計算的最前沿，專注於自動化系統、計算機架構、計算機圖形學、深度學習、程式設計系統、機器人技術和安全性等專案。
全球申請者皆可參加
NVIDIA研究生獎學金計畫對全球的申請者開放。
2025-2026年度獎學金得主
- Anish Saxena，喬治亞理工學院 — 重新思考數據在大型語言模型架構、系統軟體和記憶體系統中的流動，以提高大型語言模型的訓練和推理效率。
- Jiawei Yang，南加州大學 — 通過自我監督學習創建可擴展、可泛化的基礎模型，利用神經重建捕捉詳細的環境幾何和動態場景行為，增強機器人技術、數位雙胞胎技術和自動駕駛的適應性。
- Jiayi (Eris) Zhang，史丹佛大學 — 開發智能算法、模型和工具，以增強用戶在設計、動畫和模擬中的創造力和生產力。
- Ruisi Cai，德克薩斯大學奧斯汀分校 — 研究大型基礎模型的高效訓練和推理，以及人工智慧的安全性和隱私。
- Seul Lee，韓國科學技術院 — 開發分子生成模型和化學空間探索策略，以應用於藥物發現。
- Sreyan Ghosh，馬里蘭大學，公園校區 — 通過設計資源高效的模型和訓練技術，推進音頻處理和推理，改善音頻表示學習，增強人工智慧系統的音頻感知。
- Tairan He，卡內基梅隆大學 — 研究人形機器人的發展，專注於通過大規模的模擬到現實學習來推進全身運動操作。
- Xiaogeng Liu，威斯康辛大學麥迪遜分校 — 開發穩健且值得信賴的人工智慧系統，重點在於評估和增強機器學習模型，以確保其一致的性能和抵抗各種攻擊及不可預見輸入的能力。
- Yunze Man，伊利諾伊大學香檳分校 — 開發以視覺為中心的推理模型，針對多模態和具身人工智慧代理，專注於動態場景中的物體中心感知系統、開放世界場景理解和生成的視覺基礎模型，以及用於具身推理和機器人規劃的大型多模態模型。
- Zhiqiang Xie，史丹佛大學 — 建立基礎設施，以實現更高效、可擴展和複雜的複合人工智慧系統，同時增強這些系統的可觀察性和可靠性。
2025-2026年度獎學金決賽入圍者
- Bo Zhao，加州大學聖地牙哥分校
- Chenning Li，麻省理工學院 (Massachusetts Institute of Technology)
- Dacheng Li，加州大學伯克利分校
- Jiankai Sun，史丹佛大學
- Wenlong Huang，史丹佛大學
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