腾讯“青云奖学金”项目概况 - 腾讯公司正式在深圳颁发首期“青云奖学金”，旨在支持青年人才和科学研究 [1] - 该项目首期评选出15位获奖者，为每位提供总价值50万元人民币的激励，包括20万元现金和价值30万元的云异构算力资源 [1] - 公司高层表示，该项目旨在鼓励青年研究者探索未知、富有创新精神，追逐大胆、前沿且具有长远影响力的科研方向 [1] - 公司新近入职的首席AI科学家姚顺雨（Vinces Yao）出席并为获奖者颁奖 [3] 获奖者研究领域与成就 - 长上下文与大模型评测：清华大学白雨石在NeurIPS、ICML等顶会发表10篇一作论文，总引用量超4000次，一作论文被引近2000次，开源项目在GitHub获3000+ stars，模型与数据集在HuggingFace下载量超200万次 [5] - 高效视觉生成大模型：香港大学陈俊松专注于扩散模型高效部署，其主导的SANA系列支持4K图像生成、0.1秒实时成像及分钟级长视频合成，成果累计引用量超2500次，GitHub获1万+ stars [8] - 智能信息检索与智能体强化学习：中国人民大学董冠霆代表工作包括ARPO、AUTOIF等，其中DMT与AUTOIF策略已落地应用于模型对齐训练，以第一/共一作身份发表顶会论文10+篇，谷歌学术引用量超1万次，GitHub获8000+ stars [11] - AI基础设施与系统：香港中文大学邓洋涛聚焦大语言模型预训练稳定性，研发的数据追踪与根因分析系统已在工业级预训练集群中部署 [13] - 大模型安全与强化学习对齐：北京大学吉嘉铭以第一/共一作身份发表顶会论文14篇，相关成果谷歌学术总引用量超4600次，GitHub开源项目获3.2万+ stars，开源模型累积下载量超500万次 [16] - 视频生成与多模态大模型：北京大学林彬代表作Open-Sora Plan与Video-LLaVA在GitHub累计获2万+ stars，模型开源下载量突破1300万次，谷歌学术引用量超3200次 [18] - 多模态大语言模型与可解释性：香港大学李磊核心参与开发MiMo-VL-7B等模型，以第一作者在ICLR、CVPR等顶会发表多篇论文，谷歌学术引用量超8700次 [20] - 具身大模型：清华大学刘松铭主导研发机器人基础模型RDT系列，其中RDT-2作为全球首个UMI无本体训练的7B大模型，支持任意机械臂零样本部署，累计发表12篇文章，总引用量超1300次 [22] - 大模型群体智能与推理时扩展：清华大学刘子君提出动态协同网络DyLAN与跨环境迁移算法CollabUlAgents，实现了推理时高效扩展的通用奖励模型 [25] - AI for Science（疾病遗传机制）：西湖大学宋立阳开发了MeDuS与qsMap等方法，将遗传关联信号解析到具体细胞状态和组织空间，实现对疾病相关遗传根源细胞的精准定位 [28] - 多模态生成模型与强化学习：清华大学胥嘉政代表作包括ImageReward和VisionReward，其中ImageReward是最早将人类偏好引入文生图领域的工作之一，谷歌学术总引用量超4000次，GitHub获1600+ stars，Python工具包PyPi下载量近百万次 [31] - AI for Science（生命科学）：北京大学徐明皓在国际顶会和期刊上发表20+篇论文，累计引用量超3000次，并组织开展生命科学大语言模型tutorial [33] - 计算机视觉：香港大学杨丽鹤相关工作入选CVPR 2024、NeurIPS 2024十大最具影响力论文，谷歌学术引用量超5000次，GitHub获1.6万+ stars [36] - 高效机器学习系统：清华大学张金涛发表一作A类国际顶会长文9篇，代表作SageAttention是首个专注于低比特量化加速注意力计算的研究，相关成果在GitHub获3000+ stars，被200+家知名企业的真实产品采用 [38] - 大模型高效架构：清华大学赵威霖围绕推理效率与长文本瓶颈进行探索，设计InfLLM-V2稀疏注意力架构，实现约4倍加速，相关成果已整合并开源至CUDA框架CPM.cu [41]