蘋果版「頂尖AI人才計(jì)劃」，剛剛公布名單了！

劃重點(diǎn)，華人學(xué)者依舊閃耀，20個席位中占了8席。

給不熟悉的朋友科普下，這是指蘋果設(shè)立的「博士生獎學(xué)金項(xiàng)目」——Apple Scholars in AIML。

該項(xiàng)目每年會從全球頂尖高校中，選一批在AI方向上最有潛力的博士生，給他們：

砸錢、砸大牛導(dǎo)師、砸蘋果實(shí)習(xí)機(jī)會…

隨機(jī)掃一眼今年的20人名單，里面就有來自北大的Jingyang Yuan、本碩就讀于北航的Zeyu Huang……

以及，還有一位DeepSeek核心研究員Jingyang Yuan。

SPRING FESTIVAL

華人學(xué)者占據(jù)半壁江山

咱挨個盤點(diǎn)下今年入選的這8人（如有遺漏歡迎大家評論區(qū)補(bǔ)充）。

插一嘴，聽說剛上線的GPT-Image-2非常擅長根據(jù)截圖畫表格，所以下圖都是它生成的，內(nèi)容經(jīng)DeepSeek交叉檢查確認(rèn)正確。

（嘖嘖嘖，GPT-Image-2果真有點(diǎn)東西）

圖片均100%由GPT-Image-2生成

下面按照GPT-Image-2標(biāo)黃的順序展開：

Zeyu Huang（黃澤宇），愛丁堡大學(xué)NLP博士生，本碩均畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)。

讀研前后還去騰訊和北京人工智能研究院實(shí)習(xí)過，后來在愛丁堡跟著Ivan Titov和Edoardo Maria Ponti兩位NLP大牛學(xué)習(xí)。

他本人對設(shè)計(jì)通用的「終身學(xué)習(xí)器」感興趣，在大語言模型底層研究上持續(xù)發(fā)力，在NeurIPS、ACL等頂會上有多篇論文成果，并獲得過NAACL Outstanding Paper等獎項(xiàng)。

Ming Li，馬里蘭大學(xué)帕克分校三年級博士生，本科畢業(yè)于西安交通大學(xué)。

他對提高大語言模型的可靠性、可解釋性感興趣，在他看來：

通過改進(jìn)數(shù)據(jù)生成、評估和訓(xùn)練使用方式，其研究有助于減少模型的意外行為，并增強(qiáng)其推理能力。從長遠(yuǎn)來看，這些進(jìn)展能夠支持人工智能系統(tǒng)在教育、科學(xué)和決策等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的負(fù)責(zé)任部署。

Shufan Li，加州大學(xué)洛杉磯分校博士生，目前正在英偉達(dá)實(shí)習(xí)。

更早之前，他在加州大學(xué)伯克利分校攻讀數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位，學(xué)習(xí)之余還和同學(xué)合作開發(fā)了一款web應(yīng)用程序，專門幫該校海外留學(xué)生找學(xué)習(xí)伙伴的那種。

研究方向?yàn)槟Ｐ图軜?gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化。

Linwei Tao（陶林偉），悉尼大學(xué)CS博士生，2017年本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)。

其研究聚焦于視覺和語言模型中的置信度校準(zhǔn)與不確定性表達(dá)。

從2024年11月到現(xiàn)在，一年多時間里有5篇論文入選頂會，而且最近剛結(jié)束在谷歌研究院（base澳洲）的實(shí)習(xí)。

Fengrui Tian（田豐瑞），賓夕法尼亞大學(xué)GRASP實(shí)驗(yàn)室二年級博士生，本碩均就讀于西安交通大學(xué)。

他對計(jì)算機(jī)視覺與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)感興趣，目前專注于開發(fā)AI驅(qū)動的3D世界生成系統(tǒng)。

在讀博之前，他還在清華大學(xué)擔(dān)任研究實(shí)習(xí)生，并在上海AI Lab、商湯以及曠視實(shí)習(xí)過。

Xindi (Cindy) Wu，普林斯頓大學(xué)博士生，2020年本科畢業(yè)于西安交通大學(xué)CS專業(yè)。

她主要研究如何通過數(shù)據(jù)，讓多模態(tài)AI更聰明、更省資源。

從去年5月到現(xiàn)在，她一直在英偉達(dá)實(shí)習(xí)。

Jianglong Ye，加州大學(xué)圣迭戈分校三年級博士生，2021年本科畢業(yè)于浙江大學(xué)軟件工程專業(yè)。

他致力于開發(fā)用于靈巧操作的機(jī)器人學(xué)習(xí)算法。

2023年，他前后在字節(jié)和高通實(shí)習(xí)過。

Jingyang Yuan，北京大學(xué)博士生，研究方向?yàn)榇笳Z言模型的高效架構(gòu)。

入選理由中提到，他開創(chuàng)了原生稀疏注意力（Native Sparse Attention）機(jī)制，并協(xié)助將稀疏注意力引入DeepSeek模型，從而實(shí)現(xiàn)了高性能、低成本、可擴(kuò)展的大語言模型訓(xùn)練與部署。

在DeepSeek R1、V2、V3研究論文中，其名字均赫然在列。

把這8個人和其他學(xué)者的研究放在一起來看，其實(shí)很好地回答了一個問題：

為什么這項(xiàng)計(jì)劃更像大廠的「人才計(jì)劃」而非「獎學(xué)金計(jì)劃」？

蘋果版「頂尖AI人才計(jì)劃」

實(shí)際上，只需扒一下這群入選者產(chǎn)出的研究成果，你就知道蘋果背后藏著的心思了——

其研究所涉及的領(lǐng)域，幾乎全跟蘋果自家核心命脈有關(guān)。

（所以你可別被「獎學(xué)金計(jì)劃」這個名字給騙了）

而且從去年到今年，一個很明顯的趨勢是：

蘋果在從基礎(chǔ)理論走向應(yīng)用。

具體而言，在公布今年的名單時，蘋果還著重提到了2025年被頂會接收的幾篇論文。

提煉這幾篇論文的關(guān)鍵詞，大致有這樣兩個：

隱私保護(hù)、算法可靠性。

而這意味著什么，幾乎不用多說了——畢竟蘋果一直以注重隱私保護(hù)示人。

在這方面加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究，幾乎是蘋果基于長期戰(zhàn)略的必然選擇。

到了今年，在隱私保護(hù)的基礎(chǔ)上，蘋果又增加了AI應(yīng)用側(cè)的研究。

比如Interactive ML and Agents、AI for Health、AI for Accessibility等，發(fā)現(xiàn)沒，這當(dāng)中「Agent」和「AI for X」的比例明顯提升，這其實(shí)已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的模型研究，而是在往系統(tǒng)能力走——

模型不僅要會看/聽/說，還要能做事、能協(xié)作、能嵌入真實(shí)場景。

而AI語音、AI健康等領(lǐng)域，很明顯和蘋果的Siri、Apple Watch、以及整個iPhone生態(tài)是直接打通的。

換句話說，這些研究并不是論文導(dǎo)向，而是高度貼著產(chǎn)品路線在走。

（也能理解，畢竟蘋果要砸真金白銀和時間下去的）

那么有人可能就問了，要想入選這項(xiàng)計(jì)劃估計(jì)門檻很高吧？

一看還真是。別的人才計(jì)劃一般你自己申請就行，但蘋果這個還設(shè)了一道門檻——

必須由學(xué)校提名（僅面向受邀高校），再由蘋果篩選。

也就是說，能進(jìn)候選池的人，本身就是各大高校最能打的一批PhD。

然后還要看你有沒有三樣?xùn)|西——研究創(chuàng)新性、領(lǐng)導(dǎo)力、以及你的研究能在多大程度上推動領(lǐng)域發(fā)展。

而把這樣一群人聚在一起搞研究，結(jié)果想必你也猜到了——項(xiàng)目的含金量直接被拉滿了。

7年下來，這個項(xiàng)目已經(jīng)累計(jì)支持120多位頂尖AI學(xué)者，僅參與蘋果實(shí)習(xí)的學(xué)者就合作發(fā)表了60多篇頂會論文。

而在這份名單里，華人學(xué)者始終占有一席之地。

One More Thing

話說，你也和我一樣好奇：蘋果究竟能給每位入選人多少money嗎？

咱還真去扒了扒。

雖然官方?jīng)]透露具體數(shù)字，但從各高校下發(fā)給學(xué)生的申請通知來看：

只能說還真不少，每年有幾萬美刀。

比如去年浙大計(jì)算機(jī)學(xué)院提到，合計(jì)每年3.5萬美元（一共兩年），約合人民幣24萬元一年。

今年估計(jì)又漲了。

因?yàn)樵隈R里蘭大學(xué)帕克分校公布的喜訊中，相關(guān)數(shù)字變成了4萬美金+5000美金。

合計(jì)4.5萬美元，約合人民幣31萬一年。

（只能說蘋果還是豪啊……）

參考鏈接：
https://machinelearning.apple.com/updates/apple-scholars-aiml-2026