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。伍骁迪(Xiaodi Wu),马里兰大学帕克分校伍骁迪是马里兰大学帕克分校计算机科学系和高级计算机研究所的助理教授,也是量子信息和计算机科学联合中心(QuICS)的研究员,同时也是为AWS Braket工作的亚马逊客座学者。 他于2008年在清华大学获得数学和物理学学士学位,并于2013年在密歇根大学安娜堡分校获得理论计算机科学博士学位。Jimmy Ba,多伦多大学Jimmy Ba是多伦多大学计算机系的助理教授,此前曾跟随图灵奖得主Geoffrey Hinton攻读博士学位,是优化器Adam提出者之一。他的研究兴趣包括,深度神经网络的高效学习算法、强化学习、自然语言处理和人工智能。
数学
Yuansi Chen,杜克大学Yuansi Chen是杜克大学统计科学系的助理教授。主要研究兴趣在于统计机器学习、MCMC采样、优化、领域适应和计算神经科学中出现的统计挑战。在此之前,他在法国Ecole Polytechnique获得了应用数学的工程学位,在加利福尼亚大学伯克利分校统计系获得了博士学位,是苏黎世联邦理工学院数据科学基础(ETH-FDS)的博士后研究员。Zheng Tracy Ke,哈佛大学Zheng Tracy Ke是哈佛大学统计系的助理教授。在此之前,她在清华大学获得了数学和物理学学士学位,在普林斯顿大学获得了运筹学和金融工程硕士学位,以及运筹学和金融工程博士学位。Yunqing Tang,加利福尼亚大学伯克利分校Yunqing Tang是大利福尼亚大学伯克利分校的助理教授。在此之前,她在北京大学以优异的成绩获得了数学学士学位,在哈佛大学获得了数学博士学位。Xiaochuan Tian,加利福尼亚大学圣迭戈分校Xiaochuan Tian是UCSD数学系的助理教授。她的研究兴趣包括数值分析、应用PDE、非局部模型、分数PDE和多尺度建模。在此之前,她在中国科学技术大学获得了数学学士学位,在宾夕法尼亚州立大学获得了数学硕士学位,在哥伦比亚大学获得了应用数学博士学位。Jonathan J. Zhu,华盛顿大学Jonathan J. Zhu是华盛顿大学的助理教授。在此之前,他是普林斯顿大学的国家科学基金会博士后,并在哈佛大学完成博士学位,师从丘成桐教授。本科毕业于麻省理工学院,获得数学和物理学学士学位。Ziquan Zhuang,约翰斯·霍普金斯大学Ziquan Zhuang是约翰霍普金斯大学数学系的助理教授。在此之前,他在普林斯顿大学获得了博士学位。
化学
Mia Huang,斯克利普斯研究所Brian B. Liau,哈佛大学Long Luo,韦恩州立大学Hang Ren,得克萨斯大学奥斯汀分校Mei Shen,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校Lingyan Shi,加州大学圣地亚哥分校Junpeng Wang,阿克伦大学Huiyuan Zhu,弗吉尼亚大学