作者 | 王二狗

今天，斯隆基金会公布了2024年度斯隆研究奖学金获得者名单，共有126人获得斯隆研究奖学金，其中包括7名计算机科学领域的中国学者。

他们包括斯坦福大学的杨迪懿（上海交通大学ACM班校友），华盛顿大学的谭力扬、杜少蕾，UIUC的江楠（清华大学校友），普林斯顿大学的池金（北京大学校友），伯克利大学的邵亚昆（浙江大学校友），威斯康星大学麦迪逊分校的俞祥瑶（清华大学校友）。

斯隆研究奖学金设立于1955年，素有“诺贝尔奖的晴雨表”之称。据统计，斯隆研究员后来共有47位获得诺贝尔奖，17位获得菲尔兹数学奖，69位获得美国国家科学奖。

下面我们将介绍几位获奖的研究人员。

斯坦福大学

杨迪怡现为斯坦福大学计算机系助理教授，隶属于斯坦福 NLP 组、斯坦福 HCI 组、斯坦福人工智能实验室 (SAIL) 和斯坦福以人为本的人工智能 (HAI)。她对社交感知自然语言处理感兴趣，目标是更好地理解社交情境中的人类交流，并构建社交感知语言技术来支持人与人、人与计算机之间的交互。

她曾连续三年获得Facebook PhD Fellowship，其研究成果获EMNLP 2015和AAAI 2016 Web and Social Media最佳论文提名，并入选2020年“福布斯30位30岁以下科学界杰出人物榜单”和2020年IEEE“AI领域十大潜力人物”。

她目前的谷歌论文已被引用超过 14,000 次。

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杜少蕾，华盛顿大学

杜少磊现为华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院助理教授，研究方向为机器学习（如深度学习、表征学习、强化学习等）。

他在加州大学伯克利分校完成了本科学习，获得了工业数学和统计学以及计算机科学双学位。随后，他在卡内基梅隆大学获得了机器学习博士学位，并在普林斯顿高等研究院担任了一年的博士后。他曾在谷歌、微软研究院和 Facebook AI 研究院实习。

此前，杜少磊是北师大附中理科竞赛班的学生，高中时参加过数学竞赛，高三时曾作为交换生前往清华大学深造。

他的博士论文《现代机器学习中非凸问题的梯度下降》获得了ACM博士论文奖和AAAI SIGAI博士论文奖提名。

目前他在 Google Scholar 上的引用次数已超过 9,800 次。

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清华校友 蒋楠

蒋楠现为UIUC（伊利诺伊大学香槟分校）计算机科学系助理教授，研究方向为机器学习和强化学习，致力于构建强化学习的理论基础，特别是在函数逼近场景下的研究。

蒋楠2007年至2011年就读于清华大学自动化系，后前往美国密歇根大学攻读博士学位，于2017年获得计算机科学与工程博士学位。

他曾获得AAMAS最佳论文奖、ICML杰出论文亚军奖和NSF CAREER奖。

目前他在 Google Scholar 上的引用次数已超过 4,800 次。

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北京大学校友金池

迟进现为普林斯顿大学电气工程系助理教授。

2018年至2012年就读于北京大学物理系，本科毕业论文指导老师为王利伟教授；2012年获美国加州大学伯克利分校计算机科学博士学位，指导老师为机器学习领域知名的Michael I. Jordan教授。

他的研究兴趣在于机器学习理论、统计学、优化和博弈论。他的研究旨在为现代机器学习开发原理和理论上合理的方法。他过去的研究主要集中在非凸优化和强化学习。在非凸优化方面，他首次证明了一阶算法（随机梯度下降）可以有效地避开鞍点。在强化学习方面，他为 Q 学习和最小二乘迭代算法提供了第一个有效的学习保证。

目前他在 Google Scholar 上的引用次数已超过 9,600 次。

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计算机科学领域其他获奖学者名单

参考

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