腾讯“青云奖学金”项目概况 - 腾讯于1月30日在深圳举行“青云奖学金”首期颁奖典礼，为首期评选出的15位获奖者提供总价值50万元的激励，包括20万元现金和价值30万元的云异构算力资源 [1] - 该项目是公司在人工智能领域人才培养和科研支持方面的重要举措，旨在吸引和鼓励优秀青年投身AI科研，为行业培养具有国际视野和创新能力的领军人才 [6] 行业人才现状与公司战略 - 行业最大的痛点是AI人才比较稀缺，公司表示会加大力度推动行业进行人才储备和培养 [6] - 公司全球招聘负责人表示，该奖学金的本质是为行业培养人才，与高校合作不抱强功利心，核心目的是创造良好科研环境助力行业人才培养 [6] - 公司认为这是一个可行的开始，未来将持续进行并探索更多方式挖掘优秀年轻人才 [7] - 目前AI人才主要集中在基础模型领域，但随着基础模型能力提升，AI在编程、游戏美术、科学、医疗、教育等应用领域的人才需求预计将持续提升 [7] 获奖者背景与评选过程 - 15位获奖者从全国近400名申请者中脱颖而出，评审团由40余名资深专家组成，经过严格评审和多轮答辩 [9] - 获奖者来自清华大学、北京大学、香港大学、中国人民大学、香港中文大学、西湖大学等顶级高校 [6][9][12] - 获奖者的研究方向聚焦于多模态智能、大语言模型、AI Infra、AI for Good等前沿领域 [9] - 获奖者均在人工智能领域有突出表现，例如：中国人民大学博士生董冠霆在ICLR、NeurIPS等顶会发表论文10余篇，谷歌学术引用量超1万次 [9]；清华大学白雨石在NeurIPS等顶会发表10篇一作论文，其开源模型和数据集下载量超200万次 [10]；香港中文大学邓洋涛研发的系统已在工业级预训练集群中部署 [10] 激励措施与项目意义 - 为每位获奖者提供的50万元激励中，20万元现金用于支持科研活动和个人发展，价值30万元的云异构算力资源用于高效开展科研工作 [1][12] - 获奖者表示，现金奖励可用于支付国际顶会的差旅费用，弥补学校支持的额度限制 [12]；算力资源有助于训练对算力要求更高的大型模型 [12] - 公司还将为获奖者搭建产学研交流平台，提供企业导师指导与多元成长机会 [12] - 公司高层表示，该奖学金旨在践行“为更值得的探索”理念，支持是开放且不求商业回报的，是公司支持青年人才成长的长期承诺 [12] - 公司认为AI发展和人才培育是长期工程，希望成为科学探索接力中的一员，与青年学者同行 [12]

公司动态 - 腾讯于1月30日在深圳举行了“青云奖学金”首期颁奖典礼 [1] - 该奖学金项目旨在支持青年人才和科学研究 [1] - 首期评选出15位获奖者，为每位提供总价值50万元的激励，包括20万元现金和价值30万元的云异构算力资源 [1] 战略与理念 - 腾讯公司首席AI科学家姚顺雨担任“青云奖学金主审人” [1] - 姚顺雨表示，科研不应止步于论文，更需要在产业一线建立现实世界中的强化学习反馈闭环 [1]

公司动态 - 公司于1月30日为首期“青云奖学金”项目颁奖，该项目旨在支持青年人才和科学研究 [1] - 首期评选共选出15位获奖者，为每位提供总价值50万元的激励，包括20万元现金和价值30万元的云异构算力资源 [1] - 公司高级副总裁表示，希望青年研究者敢于探索未知、富有创新精神，追逐大胆、前沿、具有长远影响力的科研方向 [1] 项目详情 - “青云奖学金”项目自去年10月启动，共收到来自全国近400名学生的申请 [2] - 项目评审由40余名资深专家组成的评审团进行严格评审和多轮答辩 [2] - 最终获奖的15名学生来自多模态智能、大语言模型、AI Infra、AI for Good等前沿领域 [2] 获奖者案例 - 获奖者之一为中国人民大学高瓴人工智能学院博士生董冠霆，其研究方向为智能信息检索和智能体强化学习 [1] - 该获奖者以第一作者或共同第一作者身份在ICLR、NeurIPS等国际顶会发表论文10余篇，谷歌学术引用量超1万次 [1] - 获奖者表示，公司的支持让其感受到公司对科技发展的关注以及对科研探索的支持 [1]

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]

项目概述 - 腾讯全面启动青云奖学金项目，重点关注人工智能领域的基础研究与应用创新 [1] - 项目面向中国大陆及港澳台地区院校就读、具有中国国籍的硕士或博士生 [1] - 首期预计评选15位获奖者，每位将获得总价值20万元现金奖励及价值30万元的云异构算力资源 [1] - 获奖者有机会进入公司实习或就业 [1] 项目背景与行业趋势 - 多位顶尖AI专家（如杨立昆、李飞飞、理查德·萨顿）认为当前大型语言模型缺乏对物理世界的理解和真正推理能力，离人类水平智能尚远 [2] - 行业共识认为人工智能发展需要颠覆性创新，而青年学者最有可能实现此类突破 [2] - 公司设立奖学金旨在发现拥有前瞻性科研视野的青年人才，以应对AI领域的根本性挑战 [2] 青年学者面临的挑战 - 人工智能研究，特别是大模型领域，对硬件算力要求极高，导致资金需求巨大 [3] - 全球GPU因AI爆发式发展及区块链等需求而供不应求，价格高昂 [3] - 许多课题组GPU资源匮乏，学生需自购显卡或依赖需要经费的云算力平台 [3] 项目资源支持的意义 - 奖学金提供的30万元云异构算力资源约可支持3个月前沿GPU实例24小时不间断使用，缓解青年学者的算力瓶颈 [4] - 企业科研人员获奖案例增多（如2025年诺奖得主玛丽·布伦科），表明企业支持对前沿科研至关重要 [4] - 通过提供资源与岗位，企业可能助力中国未来获得诺奖级成果 [4] 企业战略与社会效益 - 企业设立奖学金是履行社会责任、获取人才、发现前瞻性技术路线的多赢举措 [4] - 此类项目有助于公司提前布局可能引领未来的颠覆性AI创新 [2][4]

腾讯青云奖学金项目 - 公司于10月14日全面启动青云奖学金项目，重点关注人工智能领域的基础研究与应用创新 [2] - 项目面向中国大陆及港澳台地区院校就读、具有中国国籍的计算机科学、人工智能及其交叉领域的硕士或博士生 [2] - 首期预计评选15位获奖者，每位将获得总价值50万元人民币的现金及算力资源支持，包括20万元现金奖励和价值30万元的云异构算力资源 [2] - 30万元算力资源约可支持3个月前沿GPU实例24小时不间断使用，获奖者还有机会进入公司实习或就业 [2] 公司人才战略与研发投入 - 公司推出的人才专项"青云计划"面向2024年至2026年毕业的博士生和本硕生，提供定制化培养方案、核心业务工作机会及具竞争力薪酬 [3] - "青云计划"采用双导师制，提供业务辅导、成长辅导及跨界科研项目交流，工作地点覆盖深圳、北京、上海和西雅图等全球20多个城市 [3] - 2024年公司研发投入达707亿元人民币，自2018年至今累计研发投入超过3795亿元人民币 [2] - 公司科技类人才占比已达73% [2] 行业AI人才竞争态势 - 行业对AI相关人才的争抢激烈，公司于今年6月举办算法大赛，提供百万现金奖池，冠军团队可获得200万元奖金，十强选手可获得公司核心业务直通offer [3] - 京东于5月推出"顶尖青年技术天才计划"，面向全球高校本硕博毕业生，薪酬不设上限，研究方向涵盖多模态大模型与应用等 [3] - 阿里在3到4月开启大规模AI人才校园招聘，主要面向全球顶尖高校招募大语言模型等领域技术人才，其"Bravo 102"计划允许面试通过者反选项目和团队 [4] - 2025年1-7月，AI新发岗位量同比增长超10倍，简历投递量暴涨11倍，但技术人才供不应求，平均每5个AI岗位只有2个人才竞争，搜索算法人才供需比仅为0.39 [4]