剛剛，2026年英偉達獎學金名單公布，華人博士生霸榜占比80%

機器之心報道

機器之心編輯部

一年一度的英偉達獎學金出爐了。

二十五年來，英偉達研究生獎學金計劃（NVIDIA Graduate Fellowship Program）一直為研究生提供與英偉達技術相關的杰出工作支持。

今天，該計劃宣布了 2026 年度的 10 位博士生獲獎者，他們每人將獲得最高 6 萬美元的資助，以支持他們在涵蓋計算創新所有領域的各項研究。

他們的研究工作聚焦于加速計算的前沿領域，包括了自主系統、計算機體系結構、計算機圖形學、深度學習、編程系統、機器人技術和安全。

本年度的10 位獲獎者中有 8 位華人。去年有 7 位華人博士生入選，包括了上交、中科大、浙大校友。

接下來，我們一起了解下本年度獲獎者的信息。

Jiageng Mao

南加州大學，獲獎理由：利用來自互聯網規模數據的各種先驗知識解決復雜的物理人工智能問題，從而為現實世界中的具身智能體實現穩健、可推廣的智能。

資料顯示，Jiageng Mao 是南加州大學博士生，研究方向是物理人工智能，目標是通過開發機器人、計算機視覺和自然語言處理等領域的算法，將人工智能應用于現實世界。據了解，他對直觀物理學、大型視覺 - 語言（- 動作）模型和世界建模尤為感興趣。

Liwen Wu

加州大學圣地亞哥分校，獲獎理由：利用神經材料和神經渲染，提升基于物理渲染的真實感和渲染效率。

Liwen Wu 是加州大學圣地亞哥分校計算機科學與工程系的博士生，此前，他曾在伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校獲得計算機科學碩士和學士學位。他的研究領域是計算機圖形學和三維視覺，尤其感興趣的是神經渲染、逆渲染、（神經）外觀建模和三維重建。

陳思哲（Sizhe Chen）

加州大學伯克利分校，獲獎理由：致力于保障 AI 在真實場景應用中的安全性，當前重點是通過通用且實用的防御措施，在不損害 AI Agent 功能的前提下，保護 Agent 免受提示詞注入攻擊（prompt injection attacks）。

資料顯示，陳思哲當前主要研究方向為人工智能在實際應用中的安全問題，此前在上海交通大學獲得工程碩士學位和工程學士學位。在他看來，提示詞注入攻擊是 AI Agent 面臨的首要威脅，已經對 Google、OpenAI、Anthropic 等公司的多個人工智能系統造成了實際損害。為了促進 LLM 在 AI Agent 中的更廣泛應用，他開發了原則性強、通用且實用的提示詞注入防御機制。

Yunfan Jiang

斯坦福大學，獲獎理由：開發可擴展的方法，通過涵蓋真實世界全身操作、大規模仿真和互聯網規模多模態監督的混合數據源，構建用于日常任務的通用機器人。

資料顯示，Yunfan Jiang 是斯坦福大學計算機科學系三年級博士生，師從李飛飛教授，隸屬于斯坦福視覺與學習實驗室，研究方向是機器學習和機器人技術的交叉領域。 此前，他獲得了斯坦福大學碩士學位，還曾在 NVIDIA GEAR 和波士頓動力人工智能研究所擔任研究實習生。

邵奕佳（Yijia Shao）

斯坦福大學，獲獎理由：研究人機協作，開發能夠在任務執行過程中與人類溝通和協調的 AI Agent，并設計新的人機交互界面。

資料顯示，Yijia Shao 是斯坦福大學自然語言處理專業博士，本科畢業于北京大學元培學院數據科學方向，那時開始從事機器學習和自然語言處理方面的研究，曾在微軟亞洲研究院、加州大學洛杉磯分校等機構實習。

目前，她的研究興趣在于機器學習和自然語言處理，致力于將自然語言處理模型（例如 LLM）集成到更大的系統中。

Shangbin Feng

華盛頓大學，獲獎理由：推進模型協作，讓多個由不同人員在不同數據上訓練的機器學習模型，能夠相互協作、組合和互補，以實現開放、去中心化和協作的未來 AI。

他于 2022 年進入華盛頓大學攻讀博士學位，研究方向包括模型協作、社交自然語言處理（NLP）、網絡與結構。他本科畢業于西安交通大學（計算機科學與技術）、碩士畢業于華盛頓大學（計算機科學與工程）。

Irene Wang

佐治亞理工學院，獲獎理由：開發一個整體的協同設計框架，其中整合加速器架構、網絡拓撲和運行時調度，以實現大規模、能源高效且可持續的 AI 訓練。

她現為佐治亞理工學院三年級博士生，導師為 Divya Mahajan 教授。此前，她獲得了不列顛哥倫比亞大學的計算機工程學士學位。

目前，她的研究興趣廣泛覆蓋機器學習系統和計算機體系結構，并重點放在了優化分布式深度學習基礎設施。

耿晨（Chen Geng）

斯坦福大學，獲獎理由：利用可擴展的數據驅動算法和物理啟發的原理對 4D 物理世界進行建模，以推進物理基礎的 3D 和 4D 世界模型在機器人技術和科學應用中的發展。

他現為斯坦福大學計算機科學博士生，導師為知名學者吳佳俊。2023 年，他在浙江大學獲得計算機科學學術學位。

他的研究重心在于 4D 計算機視覺、圖形學和機器學習的交叉領域，廣泛關注物理世界的數據驅動建模以及此類模型的應用。 他目前熱衷于開發神經符號圖形引擎，用于宏觀機械系統的（逆向）建模。

Shvetank Prakash

哈佛大學，獲獎理由：利用基于新算法、精選數據集和智能體優先基礎設施構建 AI 智能體，并推進硬件架構與系統設計。

他本科畢業于哥倫比亞大學工程與應用科學學院，2021 年進入哈佛大學攻讀計算機科學博士學位。他的研究興趣包括超低功耗的機器學習系統、計算機架構、系統領域的機器學習。

Manya Bansal

MIT，獲獎理由：設計面向現代加速器的編程語言，使開發人員能夠在編寫模塊化、可重復使用代碼的同時，不犧牲實現峰值性能所需的底層控制能力。

她現在 MIT 攻讀計算機科學博士學位，本科畢業于斯坦福大學。她的研究興趣包括為異構系統設計可擴展且高效的語言的工具。

此外，2026 年度英偉達獎學金還有 5 位終選入圍者，他們分別是：

• Zizheng Guo，北京大學
• Peter Holderrieth，MIT
• Xianghui Xie，馬克斯普朗克計算機科學研究所
• Alexander Root，斯坦福大學
• Daniel Palenicek，達姆施塔特工業大學

官網鏈接：https://blogs.nvidia.com/blog/graduate-fellowship-recipients-2026-2027/