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腦疾病診斷提速、AI練就“遺忘術”!2025螞蟻Intech獎頒發
2025-09-12 10:10:27來源:中國青年網責編:韓東林

  9月11日下午,在2025Inclusion·外灘大會上,“2025螞蟻Intech獎”正式揭曉。10位青年科學家獲“螞蟻Intech科技獎”,每人獲20萬元獎金。同時,10位來自全球頂尖學府的中國籍在讀博士生獲“螞蟻Intech獎學金”,每人獲5萬元獎金。

腦疾病診斷提速、AI練就“遺忘術”!2025螞蟻Intech獎頒發

(圖:2025“螞蟻Intech科技獎”獲獎者與頒獎嘉賓合影)

  中國工程院院士、浙江大學教授陳純,美國國家工程院外籍院士張宏江,中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民等學界權威親臨頒獎。美國科學院、工程院、藝術 與科學院三院院士Michael I.Jordan,圖靈獎獲得者、美國國家工程院院士、美國田納西大學電氣工程和計算機科學系教授Jack Dongarra通過視頻寄語青年學者:“科研之路未必平坦,但你們今日探索的問題將定義未來技術與機遇。請大膽求真,你們的研究終將影響世界。”

腦疾病診斷提速、AI練就“遺忘術”!2025螞蟻Intech獎頒發

(圖:2025螞蟻Intech科學獎獲獎名單)

  據了解,本屆獲獎者在通用人工智能(AGI)、具身智慧、數字醫學、數據安全等前沿方向展現出卓越創新能力,成果被業界廣泛採用。其中,“螞蟻Intech科技獎”10位獲獎者與其代表性成果如下(按姓氏拼音排序):

  -   金鑫(北京大學副教授):針對智算中心大規模分佈式資源管理,提出軟體定義的人工智能系統方法與技術,融合計算、網絡、存儲資源,優化大模型訓練與推理性能。

  -   李永露(上海交通大學副教授):研究具身數據的挖掘、生産與利用,以及面向物理理解與推理的具身模型基建。

  -   汪定(南開大學教授):以用戶脆弱口令行為為切入點,發現人類口令分佈函數,建立定向口令猜測模型,引起美國身份認證標準修訂。

  -   王利民(南京大學教授):開發首個領先通用視頻理解大模型InternVideo(下載量超500萬),並提出“漸進式訓練”方法,讓AI像人類分層理解動態世界,賦能自動駕駛等場景。

  -   王翔(中國科學技術大學特任教授):首創“零空間約束”知識編輯技術,實現對大模型中陳舊或敏感信息的精準“遺忘”,增強模型可信與安全性。

  -   張帆(電子科技大學教授):將AI引入彌散磁共振成像,可將術前影像神經纖維提取縮短至幾分鐘內,被多國臨床機構採用,為急救患者搶佔黃金時間提供技術支撐。

  -   張峰(中國人民大學教授):提出壓縮數據直接計算理論與技術,為大數據高效處理提供新方案。成果曾獲日內瓦國際發明展特別嘉許金獎。

  -   張扶桑(北京航空航天大學院 教授):在泛在智慧感知領域提出基於菲涅爾區衍射的無線感知理論,揭示了感知極限與位置依賴等關鍵理論問題,推動了無線感知應用落地。

  -   趙恒爽(香港大學 助理教授):在計算機視覺領域開發多個性能領先的場景理解視覺基礎模型,包括頗具影響力的2D、3D和2.5D視覺基礎模型PSPNet、Point Transformer和Depth Anything,啟發並推動多項相關研究和眾多下游應用如自動駕駛和具身智慧等。

  - 張宇(華中科技大學教授):提出高性能圖計算理論與方法,攻克圖數據依賴稀疏性、非規則性等難題。其圖計算系統多項性能指標領跑Graph500。

  大會同期頒發了“螞蟻Intech獎學金”獲獎名單,來自加州大學伯克利分校、斯坦福大學、北京大學、清華大學、香港科技大學等全球頂尖高校的10位中國籍在讀博士生,每人獲5萬元獎金。

腦疾病診斷提速、AI練就“遺忘術”!2025螞蟻Intech獎頒發 

(圖:2025螞蟻Intech獎學金獲獎名單)

  “科技驅動是公司立身之本,青年科研人才是創新的關鍵引擎。”螞蟻集團首席技術官何徵宇在頒獎時表示,Intech獎自2024年設立,採用院士及權威專家的提名評審制,旨在發掘並支持計算機與交叉學科領域的中國青年科研力量,今年首次增設面向中國籍在讀博士生的“Intech獎學金”。本屆整體參評規模達去年3倍,海外申報者佔比超20%,候選人來自牛津、耶魯、斯坦福及清華、北大、港大等,海內外關注度顯著提升。

  近年來中國科研人才生態蓬勃發展。據相關數據顯示,近十年中國AI科研人員從2015年不足萬人至2024年的5.2萬人。以清華大學、北京大學、中國科學院為代表的高校持續構建世界級科研體系,螞蟻集團等企業通過設立獎項與産學研合作,成為培養青年科研人才的重要支撐。

  據了解,近年來螞蟻持續加大對AGI等前沿技術與青年人才的投入:今年4月推出“Plan A”全球招募AI頂尖人才;同時組建以首席技術官何徵宇為首的AGI攻堅團隊,開源多項大模型與強化學習框架;並通過與高校共建聯合實驗室、設立科研基金和研究型實習項目等舉措,構建多元化的青年人才生態,推動技術更快服務民生。

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