26位华人学者霸榜亚马逊研究奖，占名单近一半

近日，亚马逊研究奖（Amazon Research Awards，简称 ARA）公布最新一届获奖名单：全球 8 个国家、41 所高校与科研机构共有 63 位学者上榜，其中 26 位为华人学者，覆盖 AI 信息安全、广告技术、智能体 AI、云端 AI 基础设施以及“Think Big”前沿探索等多个方向。
亚马逊研究奖成立于 2015 年，并在 2020 年与 AWS 机器学习研究奖（MLRA）合并，至今已成为大型科技公司中影响力最大的开放学术资助项目之一。
该计划为高校和非营利机构的研究者提供：
一次性、不附带约束的科研经费
一定额度的 AWS 云资源抵扣
访问数百个亚马逊公开数据集的权限，以及与亚马逊内部科学家长期合作的机会
2025 年春季这一轮，ARA 在原有“AI for Information Security”“Amazon Ads”的基础上，重点扩展了 AWS Agentic AI（智能体 AI）和 Build on Trainium（基于亚马逊自研 AI 芯片 Trainium 的系统与算法）等方向，外加鼓励大胆设想的 Think Big 赛道。
以下这 26 位华人学者的简要介绍：
AI 信息安全
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Zhou Li（李洲）现任加州大学欧文分校电气工程与计算机科学系副教授，此前曾在 RSA Laboratories 担任首席研究科学家，长期深耕系统安全与隐私方向。李洲本次获奖项目围绕“利用大语言模型在审计日志中实现精确且分析人员友好的攻击溯源”，试图用 LLM 自动从海量日志中还原攻击链路，并以安全分析师易于理解的方式呈现，从而缓解企业在安全运维中“日志太多、人员太少”的长期痛点。
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Yu Meng（孟瑜）是弗吉尼亚大学计算机科学系助理教授，2023 年在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）获博士学位，曾获谷歌博士奖学金和 ACM SIGKDD 优秀博士论文奖，博士期间与数据挖掘大师 Jiawei Han 合作紧密。孟瑜此次 ARA 项目主题为“弱监督 RLHF：建模人类偏好中的模糊性与不确定性”，聚焦在现实世界反馈往往含噪、含歧义的情况下，如何更稳健地训练对齐人类偏好的大模型，有望在推荐、助手类产品中显著提升模型在复杂场景下的可靠性。
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Ziming Zhao（赵子铭）任职于美国东北大学 Khoury 计算机科学学院副教授，研究领域涵盖系统与软件安全、网络与 Web 安全以及人因安全，多次在 USENIX Security、ACM AsiaCCS 等安全顶会上获得最佳或杰出论文奖。赵子铭的 ARA 项目聚焦“理解大语言模型的攻击方式：可解释的漏洞检测与修复”，一方面系统性刻画 LLM 参与攻击与渗透测试的能力边界，另一方面尝试设计可解释的自动化工具，帮助开发者借助 LLM 更高效地发现并修补软件漏洞。
Amazon Ads
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Xiaojing Liao 是伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校计算机科学系副教授，博士毕业于佐治亚理工学院电子与计算机工程专业，长期通过大规模数据分析研究互联网滥用行为与安全问题。她此次在 Amazon Ads 方向获奖的课题是“大语言模型在数字广告中的对抗性滥用：基准测试与缓解措施”，目标是系统梳理 LLM 在广告内容生成、点击欺诈、垃圾信息扩散等场景里的潜在攻击方式，提出一套可操作的评测基准，并探索面向广告平台的防御策略。
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