12月9日晚，清華大學計算機系在自強科技樓13層報告廳舉辦2024年學生獎勵大會暨鐘士模獎學金評審會。
計算機系黨政聯席會全體成員、教師代表、傑出系友代表、企業代表等出席活動，鐘士模獎學金候選人、國家獎學金得主、第六屆1984級創新未來獎學金得主、其他系設獎學金得主及相關工作人員參加了會議。
系友劉懷宇學長(左一)、衣豐超學長(右一)
為獲得“1984級創新未來獎學金”的學生頒獎
系友劉懷宇學長(左一)、衣豐超學長(右一)
為獲得“1984級創新未來獎學金”的學生頒獎
獎勵大會現場， 1984級系友、英諾天使基金管理合夥人劉懷宇學長、内蒙古科電數據服務有限公司總工程師衣豐超學長為本次獲得1984級創新未來獎學金的9支團隊頒獎。
1984級創新未來獎學金設立于2019年，由1984級系友在清華大學計算機系60周年系慶時發起，旨在獎勵計算機系做出突出科技或應用創新的研究生團體，每年獎勵總金額為30萬元，這也是清華大學以年級命名的獎學金項目。
第六屆1984級創新未來獎學金終審合影
此前，清華大學計算機系第六屆1984級創新未來獎學金終評答辯于11月17日自強樓舉行，計算機系韓文弢老師、任豐原老師、蘇航老師、李涓子老師、張立老師、馮建華老師、艾清遙老師;84級系友李竹學長(線上出席)、劉懷宇學長、衣豐超學長;以及英諾天使基金北京/西安基金合夥人王晟、水木清華校友種子基金合夥人丁昳婷學姐共11位嘉賓擔任評委，以下為答辯現場詳情：
第六屆1984級創新未來獎學金評審嘉賓合影
終審答辯開始前，計算機系黨委副書記韓文弢老師發表緻辭，介紹了1984級創新未來獎學金及其意義。韓文弢表示：“清華計算機系1984級創新未來獎學金的設立，讓學生們在校期間就能意識到他們的科技創新對于國家和産業發展的重要性及其實際應用的潛力，從而激發他們以更前瞻的視角、更堅定的決心投身于科技創新。獎學金在培養研究生和滿足産業發展需求之間架起了一座寶貴的橋梁。”
李竹學長作為1984級創新未來獎學金發起人代表線上緻辭，表達了對學弟學妹們在創新之路上的美好期許，并表示：“過去5年，1984級創新未來獎學金共吸引了64個團隊、近150位碩博同學的熱情報名。我們共發出獎金150萬人民币，嘉獎了37個團隊的75位同學，這其中，有多次連續幾年為我們推薦同學參評的老師，也有連續2年、3年報名參評的同學團隊，這些數字背後，是每一位同學對科技創新的執着追求，他們在各自的研究領域中散發着青春的熱情，這是清華精神的傳承，也堅定了我們對1984級創新未來獎學金建立的意義和信心。”
接下來，9支隊伍分别展示了項目的創新點和階段成果，并與學長學姐們進行深度互動答疑。參評項目涵蓋模型訓練、具身智能、智能體系統、智能交互、智能感知等方向，包括學術論文、項目應用和國際競賽等多項研究成果，不僅涉及計算機領域的科研前沿，而且緊密結合産業應用。
答辯結束後，評委們從創新性、應用難度、應用前景等維度進行綜合考量評選，最終9支團隊分獲1984級獎學金一二三等獎。
以下為獲獎項目詳情：
一 等 獎
項目名稱：
多模态開放世界檢測感知模型
團隊成員：
劉世隆
項目介紹：
希望構建最強的開放世界檢測模型。針對這一目标，對模型架構提出一系列改進、構建大規模數據集、提出新訓練方案。
項目包括：1. DAB-DETR&DINO：設計并改進了基于Transformer的檢測模型，最終第一次基于Transformer獲得COCO榜單榜首。2. Grounding DINO：構建大規模的開放世界數據集，并訓練出了當前Hugging Face下載量的開放世界檢測模型。3. LLaVA-Plus: 提出了新的多模态大模型增強方案，通過調用專家視覺模型提升大模型在檢測等傳統視覺任務的能力。
二 等 獎
項目名稱：
基于大模型自動獲取推理路徑以優化獎勵信号和大模型自訓練
團隊成員：
張 丹
項目介紹：
針對大語言模型訓練數據不足、訓練模型依賴高成本人類标注與模型生成錯誤或無用結果等挑戰，本項目研究開發一種新穎的方法自動獲取語言模型生成的可靠推理路徑，同時有效地利用獎勵信号進行驗證和語言模型自我訓練。
包括：(1)提出了一個蒙特卡洛樹搜索算法以自動标注中間節點的過程獎勵，保證數據的多樣性;(2)提出了一個過程獎勵模型以準确計算推理步驟的獎勵值，已保證獲取高質量數據;(3)提出了一個自訓練方法以同時訓練策略模型和獎勵模型。
二 等 獎
項目名稱：
雙臂機器人擴散大模型
團隊成員：
吳淩軒，劉松銘
項目介紹：
本項目構建全球針對雙臂機器人操作任務的擴散基礎模型——Robotics Diffusion Tranformer(RDT)。RDT 在多個高挑戰性任務上展示出全球的泛化能力和操作精度，标志着機器人操作已實現從“小模型”到“大模型”，從“單臂”到“雙臂”的飛躍。
三 等 獎
項目名稱：
大模型高效訓練與推理系統
團隊成員：
張金濤，王子騰，胡越舟
項目介紹：
本項目緻力于構建高效的大模型訓練與推理系統，針對大模型訓練與推理成本高昂、計算瓶頸顯著的問題，提出了多項技術創新，包括：(1)可微高效混合專家;(2)半結構化訓練加速;(3)反向傳播采樣加速;(4)高吞吐量化注意力。
通過這些技術，項目實現了訓練目标優化與顯著的計算加速，大幅降低了模型的計算量和資源需求，同時确保甚至超越原有精度。在實際應用中，該系統顯著減少了企業運營成本和用戶延時。未來，項目将進一步優化訓練成本、提升推理加速效率，并拓展至更多領域，推動高效大模型技術的普及與廣泛應用。
三 等 獎
項目名稱：
基于慣性傳感的智能指環手勢交互技術
團隊成員：
何 哲，李卓君，王子軒
項目介紹：
本項目突破了傳統手勢識别技術的局限，采用了智能指環這一創新載體，利用其低能耗、高精度、便攜性等優勢，結合慣性傳感單元(IMU)，為手勢識别帶來了新的解決方案。通過結合傳統算法與機器學習，本研究在單指環上實現了精準的空間手勢識别和精細的平面手勢操控，15種空間手勢識别準确率大于95%，平面書寫任務上字母識别準确率90.94%，同時實現了一套包含命令輸入，目标選擇，文本輸入的完整輸入系統，展現了技術的前沿性和創新性。
三 等 獎
項目名稱：
Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents
團隊成員：
李俊凱，黎雍卉，李偉韬
項目介紹：
項目開發了“Agent Hospital”虛拟醫院模拟系統以模拟整個醫療流程，包括從疾病發生到診斷、治療、康複等一系列環節，并通過LLM構建了醫生和患者等智能體角色。為了提升醫生智能體的治療能力，項目提出了“MedAgent-Zero”的方法，該方法無需人工标注數據，而是醫生智能體在虛拟環境中通過處理病患案例不斷自我學習和進化，從而不斷提高診療的準确性。
實驗表明，經過大量模拟病例的訓練，醫生智能體在虛拟測試和實際評估中均表現出優異的診療能力。
三 等 獎
項目名稱：
自我學習進化的智能體系統
團隊成員：
楊宗瀚，劉子君
項目介紹：
在大語言模型驅動下，智能體可通過與外界交互自主完成任務。依賴于文本理解、推理規劃、文本與代碼生成等基礎能力，智能體已在軟件工程、網頁浏覽、計算機操作等場景上實現了一定程度的自動化。對于智能體而言，通過在環境中不斷交互，進行自我學習和持續進化是其關鍵的發展方向。
本項目圍繞自我學習與進化這一核心問題進行了多項技術研究，提出智能體的進化準則，設計單智能體自我訓練、多智能體組織優化與強化學習等方法和系統，在高度開放的環境中提高自我進化能力。
三 等 獎
項目名稱：
面向多模态大模型的具身智能體平台
團隊成員：
程志立，胡錦毅，胡聲鼎
項目介紹：
本項目構建了面向多模态大模型的具身智能體平台，為開發具身智能體提供功能強大的3D模拟環境和數據生成系統。模拟環境作為現實世界的模拟器，是智能體在3D交互場景中低成本、可擴展地進行實驗的基礎。與之配套的數據生成系統可以解決多模态大模型應用于具身智能體時，訓練數據的規模和多樣性不足的問題。
三 等 獎
項目名稱：
以人為中心的高表現力3D内容生成系統
團隊成員：
王子軒，王浩宇，黃 爍
項目介紹：
以人為中心的高表現力3D内容生成系統緻力于提升遊戲、表演、影視等領域中3D内容的制作效率與質量，涵蓋三維人體模型生成、人臉動畫生成、肢體動作與相機運鏡生成。
針對傳統手工建模複雜且難以滿足高質量需求的現狀，開發了語義驅動的快速生成方法;為解決寫實人臉動畫制作成本高、流程慢的問題，研究了高效自動生成技術;同時提出針對肢體動作與相機運動的自動化生成方案，減少人工參與，賦予3D内容更豐富的表現力。
恭喜以上9支獲獎隊伍，1984級創新未來獎學金作為計算機系校友畢業30年之後給母校的回饋，将繼續堅定不移地支持創新，讓想象力生根發芽，助力學弟學妹不斷開拓新的邊界。
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