信息来源：人大高瓴人工智能学院 发布时间：2025年12月2日

    在小说阅读器中沉浸阅读11月24日，2025年度字节跳动奖学金颁奖典礼在北京举行。中国人民大学高瓴人工智能学院2021级直博生戴孙浩（徐君教授指导）和2022级直博生聂燊（李崇轩副教授指导）入选本年度字节跳动奖学金计划，展现了学院在人工智能前沿研究领域的人才培养实力。

字节跳动奖学金计划（ByteDance Scholarship Program）自2021年启动，每年评选一次，旨在支持计算科学、基础科学、人工智能等相关领域具有卓越潜力的在校学生，鼓励他们以技术回馈社会、引领未来。

本次奖学金评选共收到来自中国、新加坡等全球66所高校的500余份申请。最终，来自清华大学、北京大学、中国人民大学、复旦大学、华中科技大学、香港大学、新加坡国立大学、南洋理工大学的20位博士生入选，研究方向涵盖大模型、机器学习、多模态、AI Infra、机器人、AI for Science和硬件等多个领域。

戴孙浩，高瓴人工智能学院2021级直博生，导师为徐君教授，曾赴新加坡国立大学NExT++实验室访问交流一年。他的主要研究方向为信息检索与推荐系统，致力于构建负责任可信赖的智能信息获取系统。博士期间，他围绕上述方向已在SIGIR、KDD 等国际顶级会议发表论文20余篇（第一/共一作者12篇），谷歌学术引用累计1200余次，曾获SIGIR最佳短文论文提名，并连续两年获博士生国家奖学金。

在大语言模型快速发展重塑信息检索的背景下，戴孙浩同学主导和参与的系列工作揭示并深入研究了人工智能生成内容导致的信息检索“源偏差”问题，相关成果获国内外学者关注，并多次受邀作报告。他还曾在KDD等国际会议上组织关于“大模型时代可信信息检索”的Tutorial报告。此外，他作为主要贡献者参与的多项研究成果（如OnePiece、RecGPT等）落地于淘宝、Shopee等工业实际场景，改善了用户的使用体验。

聂燊，高瓴人工智能学院2022级直博生，导师为李崇轩副教授。他的主要研究方向是深度生成模型，特别关注可扩展的多模态扩散模型。博士期间，他围绕上述方向在ICLR、NeurIPS、ICML等机器学习国际顶级会议发表多篇论文，谷歌学术累计引用1400余次，曾获 DeLTa@ICLR 2025 Long Paper Best Paper Award，NeurIPS 2025 Oral等奖项。

大语言模型在近期受到全球广泛的关注，GPT、Deepseek等主流大语言模型均采用自回归式从左到右生成，存在生成效率低、缺乏反向推理能力等问题。聂燊同学作为主要成员开发了扩散大语言模型LLaDA，挑战了大语言模型依赖GPT范式的传统认知。LLaDA的发布时间早于斯坦福Mercury、谷歌Gemini Diffusion等扩散语言模型，在社区产生了广泛影响。目前，LLaDA系列在Hugging Face下载量已超过260万次。