11月24日，2025年度字节跳动奖学金颁奖典礼在北京举行，共有20位博士生脱颖而出，荣获本年度奖项。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66所高校的500余份申请。最终，来自清华大学、北京大学、复旦大学、中国人民大学、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、硬件等多个领域。

其中，中国人民大学高瓴人工智能学院2021级直博生戴孙浩（导师：徐君教授）和2022级直博生聂燊（导师：李崇轩副教授）入选本年度字节跳动奖学金，展现了学院在人工智能前沿研究领域的人才培养实力。

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，并连续两年获得博士生国家奖学金。

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。聂燊同学作为第一作者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。