某机构研究奖公布75位获奖者
获奖者代表了10个国家的46所大学，他们将获得某机构公共数据集以及某云服务AI/ML服务和工具的访问权限。
作者：某机构研究奖团队 | 2025年6月3日 | 阅读时间9分钟
某机构研究奖（ARA）为从事多个学科不同研究课题的学术研究人员提供无限制资金和某云服务抵扣额度。本轮征集中，ARA收到了来自世界各地的众多优秀研究提案，并于今日正式公布了75位获奖者，他们代表了10个国家的46所大学。
本次公布的获奖者来自2024年秋季周期的五个提案征集项目：信息安全人工智能、自动化推理、某云服务人工智能、某云服务密码学和可持续发展。提案评审基于其科学内容的质量以及对研究界和社会的潜在影响。此外，某机构鼓励研究成果的发表、在全球某机构办公室进行研究报告，以及在开源许可下发布相关代码。
获奖者可以访问超过700个某机构公共数据集，并可使用其某云服务抵扣额度来利用某云服务的AI/ML服务和工具。每位获奖者还将获得一位某机构研究联系人，提供咨询和建议，并有机会参与某机构的活动和培训课程。
推荐阅读
独立评估显示Nova Premier的安全性 在黑盒压力测试和红队演练中，Nova Premier均表现出色。
“自动化推理是某机构的重要研究领域，其潜在应用涵盖各种功能和产品，有助于提高我们客户的安全性、可靠性和性能。通过ARA项目，我们与领先的学术研究人员合作，探索该领域的挑战。”某云服务自动化推理团队的首席科学家Robert Jones表示，“我们再次对今年自动化推理提案征集获得的积极响应印象深刻，收到了大量高质量的提交。祝贺获奖者们！我们很高兴能支持他们的工作，并与他们合作，共同在这个重要领域开发新的科学技术。”
推荐阅读
某云服务新工具推荐移除未使用的权限 IAM访问分析器功能使用自动化推理来推荐移除未使用访问权限的策略，帮助客户实现“最小权限”。
“在某机构，我们相信，解决世界上最棘手的可持续发展挑战，既需要突破性的科学研究，也需要开放和大胆的合作。通过像某机构研究奖这样的项目，我们旨在支持能够帮助我们理解这些复杂问题的学术研究。”科学与创新可持续发展总监Kommy Weldemariam表示，“入选的提案代表了创新项目，我们希望它们能推动该领域知识的进步，从而可能惠及客户、社区和环境。”
ARA全年为各种研究领域的提案提供资助。鼓励申请人访问ARA提案征集页面以获取更多信息，或发送邮件以接收未来公开征集的通告。
下表按姓氏字母顺序列出了2024年秋季周期的获奖者，并按研究领域分类。
信息安全人工智能
| 获奖者 | 大学 | 研究课题 |
|---|---|---|
| Christopher Amato | 东北大学 | 用于保护云计算平台的多智能体强化学习网络防御 |
| Bernd Bischl | 慕尼黑大学 | 通过不确定性意识提高生成式和基础模型的可靠性 |
| Shiqing Ma | 马萨诸塞大学阿默斯特分校 | 用于攻击检测的大语言模型和领域自适应 |
| Alina Oprea | 东北大学 | 用于保护云计算平台的多智能体强化学习网络防御 |
| Roberto Perdisci | 佐治亚大学 | ContextADBench：一个全面的上下文异常检测基准套件 |
自动化推理
| 获奖者 | 大学 | 研究课题 |
|---|---|---|
| Nada Amin | 哈佛大学 | 用于交互式验证的大语言模型增强半自动化证明 |
| Suguman Bansal | 佐治亚理工学院 | 强化学习中的认证归纳泛化 |
| Ioana Boureanu | 萨里大学 | Phoebe+：用于密码系统中可证明隐私的自动化推理工具 |
| Omar Haider Chowdhury | 石溪大学 | Restricter：用于创建遵循最小权限原则的某机构Cedar访问控制策略的自动化工具 |
| Stefan Ciobaca | 亚历山德鲁伊万库扎大学 | Dafny的交互式证明模式 |
| João Ferreira | INESC-ID | 针对基础设施即代码的多语言自动程序修复 |
| Aymeric Fromherz | 法国国家信息与自动化研究所 | 使用Aeneas在Lean中为Rust程序验证提供可扩展的证明自动化 |
| Sicun Gao | 加利福尼亚大学圣迭戈分校 | 用于证明搜索的带冲突模型的蒙特卡洛树 |
| Mirco Giacobbe | 伯明翰大学 | 神经网络软件验证 |
| Tobias Grosser | 剑桥大学 | 基于综合的Lean符号位向量简化 |
| Ronghui Gu | 哥伦比亚大学 | 对未修改系统软件的安全属性进行形式化验证的扩展 |
| Alexey Ignatiev | 莫纳什大学 | Huub：下一代惰性子句生成 |
| Kenneth McMillan | 德克萨斯大学奥斯汀分校 | 用于分布式协议验证的辅助变量和不变量综合 |
| Alexandra Mendes | 波尔图大学 | 克服验证感知语言采用的障碍 |
| Raphaël Monat | 里尔大学和法国国家信息与自动化研究所 | 资源感知的保守静态分析 |
| Jason Nieh | 哥伦比亚大学 | 对未修改系统软件的安全属性进行形式化验证的扩展 |
| Rohan Padhye | 卡内基梅隆大学 | 基于属性的测试的自动综合与评估 |
| Nadia Polikarpova | 加利福尼亚大学圣迭戈分校 | 利用大语言模型发现和证明关键系统属性 |
| Fortunat Rajaona | 萨里大学 | Phoebe+：用于密码系统中可证明隐私的自动化推理工具 |
| Subhajit Roy | 印度理工学院坎普尔分校 | 基于大语言模型的定理证明 |
| Gagandeep Singh | 伊利诺伊大学香槟分校 | 使用形式化合约的可信大语言模型系统 |
| Scott Stoller | 石溪大学 | Restricter：用于创建遵循最小权限原则的某机构Cedar访问控制策略的自动化工具 |
| Peter Stuckey | 莫纳什大学 | Huub：下一代惰性子句生成 |
| Yulei Sui | 新南威尔士大学 | 通过稀疏抽象执行的路径敏感类型状态分析 |
| Nikos Vasilakis | 布朗大学 | Unix/Linux Shell的语义驱动静态分析 |
| Ping Wang | 史蒂文斯理工学院 | 利用大语言模型进行领域特定NoSQL数据库的推理增强搜索 |
| John Wawrzynek | 加利福尼亚大学伯克利分校 | GPU加速的高吞吐量SAT采样 |
某云服务人工智能
| 获奖者 | 大学 | 研究课题 |
|---|---|---|
| Panagiotis Adamopoulos | 埃默里大学 | 用于解决欺诈性评论对产品推荐的溢出效应的生成式人工智能解决方案 |
| Vikram Adve | 伊利诺伊大学香槟分校 | Fellini：用于大语言模型全图优化的可微机器学习编译器 |
| Frances Arnold | 加利福尼亚理工学院 | 用于从头发现和优化酶设计的闭环生成式机器学习 |
| Yonatan Bisk | 卡内基梅隆大学 | 与大语言模型进行有用、安全且鲁棒的多轮交互 |
| Shiyu Chang | 加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校 | 切中要害：通过时空拓扑设计和KV缓存共享推进多智能体系统的高效通信 |
| Yuxin Chen | 宾夕法尼亚大学 | 现代生成式人工智能扩散模型的可证明加速 |
| Tianlong Chen | 北卡罗来纳大学教堂山分校 | 切中要害：通过时空拓扑设计和KV缓存共享推进多智能体系统的高效通信 |
| Mingyu Ding | 北卡罗来纳大学教堂山分校 | 将长视频与语言对齐为长时程世界模型 |
| Nikhil Garg | 康奈尔大学 | 负责任的多智能体大语言模型的市场设计 |
| Jessica Hullman | 西北大学 | 高维中与人类对齐的不确定性量化 |
| Christopher Jermaine | 莱斯大学 | 使用EINSUMMABLE编译器实现快速、可信的人工智能 |
| Yunzhu Li | 哥伦比亚大学 | 通过具身交互实现物理信息基础模型 |
| Pattie Maes | 麻省理工学院 | 理解大语言模型智能体如何偏离人类选择 |
| Sasa Misailovic | 伊利诺伊大学香槟分校 | Fellini：用于大语言模型全图优化的可微机器学习编译器 |
| Kristina Monakhova | 康奈尔大学 | 使用可解释的不确定性量化实现科学领域可信的极限成像 |
| Todd Mowry | 卡内基梅隆大学 | 通过在Trainium上的内核生成实现高效的大语言模型服务 |
| Min-hwan Oh | 首尔国立大学 | 上下文强盗问题中选择公平性与上下文多样性之间的互利相互作用 |
| Patrick Rebeschini | 牛津大学 | 大语言模型对齐的最优正则化 |
| Jose Renau | 加利福尼亚大学圣克鲁兹分校 | 使用智能设计智能体编程进行验证约束的硬件优化 |
| Vilma Todri | 埃默里大学 | 用于解决欺诈性评论对产品推荐的溢出效应的生成式人工智能解决方案 |
| Aravindan Vijayaraghavan | 西北大学 | 高维中与人类对齐的不确定性量化 |
| Wei Yang | 德克萨斯大学达拉斯分校 | 使用RISC-LLM和语法解析优化RISC-V编译器 |
| Huaxiu Yao | 北卡罗来纳大学教堂山分校 | 将长视频与语言对齐为长时程世界模型 |
| Amy Zhang | 华盛顿大学 | 治理人工智能智能体自主权的工具 |
| Ruqi Zhang | 普渡大学 | 大语言模型和大规模多模态模型的高效测试时对齐 |
| Zheng Zhang | 罗格斯大学新布朗斯维克分校 | AlphaQC：一个人工智能驱动的量子电路优化器和去噪器 |
某云服务密码学
| 获奖者 | 大学 | 研究课题 |
|---|---|---|
| Alexandra Boldyreva | 佐治亚理工学院 | 量化可搜索加密协议中的信息泄露 |
| Maria Eichlseder | 格拉茨科技大学 | SALAD – 基于轻量级Ascon设计的系统分析 |
| Venkatesan Guruswami | 加利福尼亚大学伯克利分校 | 混淆、证明系统与安全计算：西蒙斯理论计算研究所的密码学研究计划 |
| Joseph Jaeger | 佐治亚理工学院 | 分析群组消息的聊天加密 |
| Aayush Jain | 卡内基梅隆大学 | 基于LPN的大规模多方计算静默预处理 |
| Huijia Lin | 华盛顿大学 | 基于LPN的大规模多方计算静默预处理 |
| Hamed Nemati | 瑞典皇家理工学院 | 使用HoIBA库对二进制密码程序的侧信道对策进行可信自动验证 |
| Karl Palmskog | 瑞典皇家理工学院 | 使用HoIBA库对二进制密码程序的侧信道对策进行可信自动验证 |
| Chris Peikert | 密歇根大学安娜堡分校 | 实用的第三代全同态加密与自举 |
| Dimitrios Skarlatos | 卡内基梅隆大学 | 在GPU上扩展全同态加密大语言模型 |
| Vinod Vaikuntanathan | 麻省理工学院 | 量子计算机（真的）能分解因数吗？ |
| Daniel Wichs | 东北大学 | 混淆、证明系统与安全计算：西蒙斯理论计算研究所的密码学研究计划 |
| David Wu | 德克萨斯大学奥斯汀分校 | 使用同态加密实现快速私有信息检索及其他应用 |
可持续发展
| 获奖者 | 大学 | 研究课题 |
|---|---|---|
| Meeyoung Cha | 马克斯·普朗克研究所 | Forest-Blossom (Flossom)：一个通过结果导向的遥感监测来维持森林生物多样性的新框架 |
| Jingrui He | 伊利诺伊大学香槟分校 | 基础模型赋能的地球生态系统监测 |
| Pedro Lopes | 芝加哥大学 | 赋能工程师制造和重制可持续硬件的人工智能工具 |
| Cheng Yaw Low | 马克斯·普朗克研究所 | Forest-Blossom (Flossom)：一个通过结果导向的遥感监测来维持森林生物多样性的新框架 |
标签： 亚马逊研究奖， 生成式人工智能
作者： 某机构研究奖团队FINISHED
