近日，亞馬遜研究獎（Amazon Research Awards，簡稱 ARA）公布最新一屆獲獎名單：全球 8 個國家、41 所高校與科研機構共有 63 位學者上榜，其中 26 位為華人學者，覆蓋 AI 信息安全、廣告技術、智能體 AI、云端 AI 基礎設施以及“Think Big”前沿探索等多個方向。
亞馬遜研究獎成立于 2015 年，并在 2020 年與 AWS 機器學習研究獎（MLRA）合并，至今已成為大型科技公司中影響力最大的開放學術資助項目之一。
該計劃為高校和非營利機構的研究者提供：
一次性、不附帶約束的科研經費
一定額度的 AWS 云資源抵扣
訪問數百個亞馬遜公開數據集的權限，以及與亞馬遜內部科學家長期合作的機會
2025 年春季這一輪，ARA 在原有“AI for Information Security”“Amazon Ads”的基礎上，重點擴展了 AWS Agentic AI（智能體 AI）和 Build on Trainium（基于亞馬遜自研 AI 芯片 Trainium 的系統與算法）等方向，外加鼓勵大膽設想的 Think Big 賽道。
以下這 26 位華人學者的簡要介紹：
AI 信息安全
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Zhou Li（李洲）現任加州大學歐文分校電氣工程與計算機科學系副教授，此前曾在 RSA Laboratories 擔任首席研究科學家，長期深耕系統安全與隱私方向。李洲本次獲獎項目圍繞“利用大語言模型在審計日志中實現精確且分析人員友好的攻擊溯源”，試圖用 LLM 自動從海量日志中還原攻擊鏈路，并以安全分析師易于理解的方式呈現，從而緩解企業在安全運維中“日志太多、人員太少”的長期痛點。
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Yu Meng（孟瑜）是弗吉尼亞大學計算機科學系助理教授，2023 年在伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UIUC）獲博士學位，曾獲谷歌博士獎學金和 ACM SIGKDD 優秀博士論文獎，博士期間與數據挖掘大師 Jiawei Han 合作緊密。孟瑜此次 ARA 項目主題為“弱監督 RLHF：建模人類偏好中的模糊性與不確定性”，聚焦在現實世界反饋往往含噪、含歧義的情況下，如何更穩健地訓練對齊人類偏好的大模型，有望在推薦、助手類產品中顯著提升模型在復雜場景下的可靠性。
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Ziming Zhao（趙子銘）任職于美國東北大學 Khoury 計算機科學學院副教授，研究領域涵蓋系統與軟件安全、網絡與 Web 安全以及人因安全，多次在 USENIX Security、ACM AsiaCCS 等安全頂會上獲得最佳或杰出論文獎。趙子銘的 ARA 項目聚焦“理解大語言模型的攻擊方式：可解釋的漏洞檢測與修復”，一方面系統性刻畫 LLM 參與攻擊與滲透測試的能力邊界，另一方面嘗試設計可解釋的自動化工具，幫助開發者借助 LLM 更高效地發現并修補軟件漏洞。
Amazon Ads
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Xiaojing Liao 是伊利諾伊大學厄巴納—香檳分校計算機科學系副教授，博士畢業于佐治亞理工學院電子與計算機工程專業，長期通過大規模數據分析研究互聯網濫用行為與安全問題。她此次在 Amazon Ads 方向獲獎的課題是“大語言模型在數字廣告中的對抗性濫用：基準測試與緩解措施”，目標是系統梳理 LLM 在廣告內容生成、點擊欺詐、垃圾信息擴散等場景里的潛在攻擊方式，提出一套可操作的評測基準，并探索面向廣告平臺的防御策略。
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