姚順雨現場頒獎，吉嘉銘、董冠霆等15位青年人才獲騰訊青云獎學金

機器之心編輯部

剛剛，騰訊「青云獎學金」正式在深圳頒獎。

作為騰訊支持青年人才和科學研究的項目，「青云獎學金」首期評選出 15 位獲獎者，并為每位獲獎者提供總價值 50 萬的激勵，包括 20 萬現金和價值 30 萬的云異構算力資源。

「我們希望青年研究者敢于探索未知、富有創新精神，追逐那些大膽的、前沿的、具有長遠影響力的科研方向，共同探索更廣闊的科技前沿。」騰訊集團高級副總裁、首席人才官奚丹說。

不久之前正式入職騰訊出任「CEO / 總裁辦公室」首席 AI 科學家的姚順雨（Vinces Yao），也現身為獲獎者頒獎。

吉嘉銘、董冠霆、張金濤等多位機器之心熟知的青年 AI 學者獲獎，以下為全部獲獎者介紹。

白雨石

來自清華大學的白雨石，研究領域涉及長上下文大模型與大模型評測。截至目前，他已在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等國際頂會發表 10 篇一作論文，總引用量 4000 + 次，一作論文被引近 2000 + 次。開源的 LongBench、Long-Writer、LongAlign 等工作在 GitHub 共獲 3000+ stars 及 300+ forks，在 HuggingFace 上開源的數據集和模型共被下載 200 萬+ 次。

陳俊松

來自香港大學的陳俊松，研究領域圍繞 AIGC 高效視覺生成大模型，專注于擴散模型的高效部署研究，早期貢獻了里程碑式的 PixArt 模型，近期主導的 SANA 系列實現效率突破：SANA 原生支持 4K 圖像生成，SANA-Sprint 達成 0.1 秒實時成像，SANA-Video 支持分鐘級長視頻合成。成果累計引用量 2500 + 次及在 GitHub 獲得 1 萬 + stars，有力推動了高性能生成式 AI 在實時消費級場景的落地。

董冠霆

來自中國人民大學的董冠霆，主要研究方向為智能信息檢索和智能體強化學習，曾獲國家獎學金、北京市優秀畢業生等榮譽，并入選國家自然科學基金青年學生基礎研究項目 (博士生)、中國科協青年人才托舉工程博士生專項計劃資助，代表工作包括 ARPO、AUTOIF.DMT、Search-o1、Webthinker、 FlashRAG 等, 受到國內外研究者的廣泛關注。其中監督微調數據配比策略 DMT、自動化指令遵循對齊策略 AUTOIF 被落地應用于模型的對齊訓練中。以第一 / 共一作身份在 ICLR、NeurlPS 等國際頂會發表論文 10 + 篇，谷歌學術引用量 1 萬 + 次，GitHub 獲得 8000+ stars。

鄧洋濤

來自香港中文大學的鄧洋濤，研究領域聚焦 AI 基礎設施與系統，致力于攻克大語言模型預訓練中的穩定性難題，設計并研發了細粒度、實時的數據依賴追蹤與根因分析系統，研究工作已錄用或發表于 SOSP、NSDI、NDSS、FSE 等會議，相關系統已在工業級預訓練集群中部署，能針對異常進行快速告警。

吉嘉銘

來自北京大學的吉嘉銘，研究領域是大模型安全與強化學習對齊，致力于構建和人類的偏好與意圖對齊的人工智能系統，曾獲北京大學 2025 年度人物，以第一 / 共一作身份發表人工智能領域頂會論文 14 篇，代表論文被評為 ACL 2025 最佳論文，相關成果谷歌學術總引用量 4600 + 次，GitHub 開源項目獲得 3.2 萬 + stars，開源模型累積下載量 500 萬 + 次。

林彬

同樣來自北京大學的林彬，研究方向聚焦于視頻生成與多模態大模型，連續一年獲評 HuggingFace 社區 Top100 影響力用戶，代表作 Open-Sora Plan 與 Video-LLaVA，在 GitHub 累計獲得 2 萬 + stars，模型開源下載量突破 1300 萬+ 次。在 CVPR、ICLR、NeurlPS 等國際頂會期刊發表十余篇論文，多項開源成果獲 GitHub 與 Papers With Code 熱度榜 Top1，谷歌學術引用量 3200+ 次，單篇一作引用量 1000+ 次。

李磊

來自香港大學的李磊專注于多模態大語言模型與可解釋性研究，現任 ACL ARR 領域主席，獲評 EMNLP 2025 杰出領域主席，與微信 AI 合作論文獲 EMNLP 2023 最佳長文獎，多篇論文入選 CVPR Highlight 及 PaperDigest 最具影響力論文。核心參與開發 MiMo-VL-7B、MiMo-V2-Flash 并獲得廣泛關注，以第一作者在 ICLR、CVPR、ACL 等國際頂會發表多篇論文，谷歌學術引用量 8700+ 次。

劉松銘

來自清華大學的劉松銘，致力于具身大模型方向研究，曾獲清華本科生特獎，主導研發機器人基礎模型 RDT 系列：RDT-1B (ICLR 2025) 獲得 1600+stars，RDT-2 作為全球首個 UMI 無本體訓練的 7B 大模型，支持任意機械臂零樣本部署，實現接箭、打乒乓球等毫秒級動態操控。累計發表 12 篇文章，總引用量 1300+ 次。

劉子君

來自清華大學的劉子君，聚焦于大模型群體智能體系與推理時擴展方向研究，曾獲國家獎學金、清華大學未來學者等榮譽，主持完成北京市自然科學基金學生項目，提出大模型群體智能體系的動態協同網絡 DyLAN 與跨環境遷移算法 CollabUlAgents，實現了推理時高效擴展的通用獎勵模型，在 ACL、ICML、COLM 等國際頂會發表多篇論文。

宋立陽

來自西湖大學的宋立陽主要研究如何利用統計與深度學習算法來理解復雜疾病的遺傳機制，圍繞遺傳數據與多組學數據的整合，開發了 MeDuS (Nature Computational Science,2023) 和 qsMap (Nature,2025) 等方法, 將遺傳關聯信號解析到具體的細胞狀態和組織空間中，實現對疾病相關遺傳根源細胞的精準定位。

胥嘉政

來自清華大學的胥嘉政，專注于多模態生成模型和強化學習方向研究，代表作包括圖像生成模型偏好強化對齊工作 lmageReward 和視頻生成偏好框架 VisionReward，其中 lmageReward 是最早將人類偏好引入文生圖領域的工作之一，并設計了首個基于梯度對擴散模型直接完成偏好對齊的算法 ReFL。谷歌學術總引用量 4000+ 次，lmageReward 研究引用量 1000+ 次，GitHub 獲得 1600+ stars，Python 工具包 PyPi 官方下載量接近百萬次。

徐明皓

來自北京大學的徐明皓，研究聚焦于 Al for Science，北京大學和 Mila 魁北克人工智能研究所聯培博士，在國際頂會和期刊上發表 20+ 篇論文，論文累計引用量 3000+ 次, 多次受邀在大會上進行報告分享，并組織開展生命科學大語言模型 tutorial。

楊麗鶴

來自香港大學的楊麗鶴研究方向專注于計算機視覺，曾獲知名企業獎學金、世界人工智能大會青年優秀論文獎等榮譽，相關工作入選 CVPR 2024、NeurlPS 2024 十大最具影響力論文。在 CVPR、ICCV、NeurlPS、TPAMI 等國際頂會發表若干論文，谷歌學術引用量 5000+ 次，GitHub 獲得 1.6 萬+ stars。

張金濤

來自清華大學的張金濤，研究聚焦高效機器學習系統，發表一作 A 類國際頂會長文 9 篇，均發表于 ML/DB 的三大頂會，代表作 SageAttention 是首個專注于低比特量化加速注意力計算的研究，相關成果在 GitHub 獲得 3000+ stars，被 200+ 家知名企業的真實產品采用，其他一作代表作有 TurboDiffusion、SpargeAttn、Sparse-Linear Attention 等。

趙威霖

來自清華大學的趙威霖，研究領域是大模型高效架構，針對推理效率與長文本瓶頸進行探索，圍繞高頻詞子空間提出了 FR-Spec，輔助投機采樣實現更高效的并行生成，設計 InfLLM-V2 稀疏注意力架構，實現長短文本稀疏稠密的動態切換并獲約 4 倍加速，相關成果已整合并開源至 CUDA 框架 CPM.cu。