奖项设立背景

德克萨斯大学奥斯汀分校与某机构联合科学中心宣布了首届两个捐赠项目奖及一个博士研究生奖学金的获得者。这些奖项旨在表彰那些通过前沿技术解决方案应对当前挑战、造福社会的研究人员。

该合作项目由某机构资助，于2023年4月启动，设立于德克萨斯大学奥斯汀分校科克雷尔工程学院，旨在促进教师、学生与其他顶尖学者之间的合作，培养多元化、可持续的研究人才梯队。

获奖研究项目

博士研究生奖学金

获得者：Ajay Jaiswal
视觉信息学组博士候选人，研究方向包括高效可扩展学习、深度神经网络压缩、稀疏神经网络及高效推理。当前研究重点在于：在服务器端高效扩展多模态模型的同时，实现边缘设备部署。指导教师为信息学院Bill and Lewis Suit讲席教授Ying Ding（曾任某机构研究奖获得者）以及电气与计算机工程系Jack Kilby/德州仪器助理教授Atlas Wang。

捐赠项目奖

项目一：基于大语言模型的事实性验证

负责人：Greg Durrett
计算机科学系副教授团队计划基于先前在政治事实核查与大语言模型方面的研究，改进机器生成文本。该团队曾对摘要模型输出进行批判性分析，本项目目标是对段落级响应答案进行分解与验证。系统采用三阶段流程：分解、溯源与验证，模拟人类事实核查的过程。

项目二：通过多模态训练小型可迁移视觉语言模型

负责人：Sujay Sanghav
电气与计算机工程系副教授团队致力于开发保持完全可迁移性的小型CLIP（对比语言-图像预训练）模型。项目将采用多项新算法思想确保新模型功能性，并涉及数据集创建。

技术研究领域

获奖项目均围绕人工智能、机器学习与大语言模型展开，具体涵盖：

• 多模态模型的高效扩展与边缘部署
• 大语言模型输出的事实性验证框架
• 视觉语言模型的可迁移性与压缩优化

合作意义

该奖项计划通过资金支持与学术合作，推动 cutting-edge 技术研究向社会应用转化，构建产学研协同创新生态。