亚马逊研究奖获奖名单出炉：王晋东等26位华人入选

AI-Agent37分钟前发布 almosthuman2014

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亚马逊研究奖（ARA）2025年春季获奖名单公布，共有63位研究者获奖，其中26位为华人学者，覆盖8个国家的41所大学。该奖项设立于2015年，旨在支持多学科前沿研究，获奖者可获得资金支持、访问亚马逊700多个公共数据集、AWS AI/ML服务资源，以及与亚马逊专家合作的机会。

在AI信息安全领域，8位获奖者中有3位华人学者。加州大学欧文分校的李洲专注于利用大语言模型（LLM）实现精确的攻击溯源；弗吉尼亚大学的孟瑜研究弱监督强化学习中的偏好模糊性建模；东北大学的赵子铭探索大语言模型的可解释漏洞检测与修复。

亚马逊广告研究方向有两位华人获奖者：伊利诺伊大学的Xiaojing Liao和弗吉尼亚大学的Tianhao Wang，均聚焦大语言模型在数字广告中的对抗性滥用问题，涉及基准测试与缓解措施开发。

智能体AI（Agentic AI）是本届获奖最集中的领域，30位获奖者中包括多位华人学者。达特茅斯学院的Cong Chen研究智能体在电力系统中的应用；慕尼黑工业大学的Chunyang Chen开发缺陷感知的软件测试方法；蒙特利尔大学的刘邦致力于基础智能体协议研究，其成果已应用于材料科学领域。其他学者如加州大学圣地亚哥分校的Lianhui Qin和Xiaolong Wang，分别探索跨模态检索智能体和世界表征学习。

在AWS Trainium芯片相关研究中，20位获奖者涵盖硬件优化、稀疏训练、模型量化等方向。康奈尔大学的Kuan Fang研究多模态模型的快速适应；加州大学默塞德分校的Dong Li开发专家并行训练方法；不列颠哥伦比亚大学的Xiaoxiao Li提出剪枝与量化技术以提升MoE模型效率。

Think Big奖项的3位获奖者中，北卡罗来纳大学的Tianlong Chen通过分子动力学增强蛋白质AI模型，其研究涉及机器学习系统的准确性、可信性与效率优化。

华人学者的研究普遍体现跨学科特点，覆盖AI安全、广告技术、智能体系统、硬件加速等前沿领域，部分成果已实现产业应用。获奖者多拥有顶尖学术机构背景，并在国际会议中屡获最佳论文奖等荣誉。