2月15日，素有「诺奖风向标」之称的斯隆研究奖公布了2023年的最新获奖名单 今年共有125位研究员入选，其中华人学者占30席。他们将获得为期两年、价值75,000美元的研究资金，可灵活地用来推进自己的研究。

韩松（Song Han），麻省理工学院

韩松是麻省理工学院EECS的副教授，此前在斯坦福大学获得博士学位，在清华大学获得学士学位。

他提出的「深度压缩」技术被广泛用于高效的人工智能计算，而「高效推理引擎」则首次将权重稀疏性引入现代人工智能芯片，影响了英伟达的安培GPU架构。他开创了TinyML研究，将深度学习引入物联网设备，实现了边缘学习。

他的团队在硬件感知神经架构搜索方面的工作使用户能够设计、优化、缩小和部署人工智能模型到资源受限的硬件设备，在众多顶级人工智能会议的低功耗计算机视觉竞赛中获得第一名。而在深度压缩领域，则获得了ICLR和FPGA的最佳论文奖。

由于他在「深度压缩」技术方面的贡献，「让强大的人工智能程序在低功耗的移动设备上更有效地运行」，韩松被麻省理工科技评论选入「35位35岁以下的创新者」。

凭借着「加速机器学习的高效算法和硬件」获得了美国国家科学基金会CAREER奖，并获得了IEEE「AIs 10 to Watch: 人工智能的未来」奖。

就在今天，韩松和他的团队刚刚更新的SmoothQuant，已经做到530B的大模型压缩成8bit weight、8bit activation不掉点，为large language model节省一半的GPU资源。

Yuanzhi Li，卡内基梅隆大学

Yuanzhi Li是卡内基梅隆大学机器学习系的助理教授。在此之前，他在清华大学取得了计算机科学和数学学士学位，在普林斯顿大学取得了计算机科学博士学位，并在斯坦福大学计算机科学系从事博士后研究。

谭宸浩（Chenhao Tan），芝加哥大学

谭宸浩是芝加哥大学计算机系的助理教授，负责指导芝加哥人类+人工智能实验室（CHAI）。他的研究兴趣包括，以人为本的机器学习、语言和社会动态、多社区参与，以及自然语言处理、计算社会科学和人工智能。

在此之前，他在清华大学取得了计算机科学和经济学的学士学位，并在康奈尔大学取得了计算机科学博士学位。

由美国艾尔弗·斯隆基金会 (Alfred P. Sloan Foundation) 在1955年设立的斯隆研究奖，是授予年轻研究人员的最负盛名的奖项之一。

斯隆研究奖每年颁发一次，面向面向七个科学和技术领域——化学、计算机科学、地球系统科学、经济学、数学、神经科学和物理学。

目前，共有56位研究员在各自领域获得了诺贝尔奖，17位获得了数学领域的菲尔兹奖，22位获得了经济学领域的约翰·贝茨·克拉克奖。

著名物理学家理查德·费曼 (Richard Feynman) 和默里·盖尔曼 (Murray Gell-Mann) 以及现代博弈论之父之一的数学家约翰·纳什 (John Nash) 都曾是获奖者。

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