AI大咖何恺明招募新血液：学霸博士生成员闪耀登场

AI领域的领军人物何恺明博士，在MIT更新了团队阵容，新加入了两名杰出的华人学者——

都是来自顶尖学府的精英，拥有令人瞩目的学术背景，博士生「胡珂雅」和博士后「李宗宜」。

至此，何恺明教授在MIT任职期间，招募的六名学生中，已有五名来自中国。

这次新增的两名中国成员，学术成就同样令人瞩目。

上交之星「胡珂雅」

胡珂雅本科毕业于上海交通大学。

在高中时期，她就读于名声显赫的福建师范大学附属中学。

2021年，胡珂雅加入上交知名的ACM班，专注于计算机科学领域。

大三时，她成为上海交通大学脑机接口实验室的一员，师从郑伟龙教授。

在实验室期间，她将研究方向设定为AI for Science——希望结合AI与脑科学，通过自监督学习处理脑电信号，以助抑郁症患者及精神健康群体。

数月后，她以第一作者身份完成了论文《Contrastive Self-supervised EEG Representation Learning for Emotion Classification》，并成功在国际生物医学计算机顶会EMBC发表。

此外，她还作为共同作者参与改进自监督学习效果的项目，同样被顶会Cognitive Science 2025收录。

大三暑假，胡珂雅前往康奈尔大学实习，在Kevin Ellis和Hao Tang教授的指导下，参与提升程序合成与代码修复效率的研究项目，负责核心算法设计与实现。

该成果被NeurIPS 2024接收，胡珂雅为第二作者。

不仅如此，她还与Wen-Ding Li合作参加ARC Prize 2024竞赛，该竞赛旨在评估AI在解决全新问题时的学习与推理能力。

经过激烈竞争，胡珂雅团队的方法显著提升模型表现，获得「最佳论文奖」，并发表于顶级机器学习会议ICLR 2025。

目前，胡珂雅是MIT电子工程与计算机科学系一年级博士生，由何恺明和Jacob Andreas共同指导。

FNO发明者：「李宗宜」

另一位新成员李宗宜在AI学术圈已小有名气。

2021年，李宗宜以第一作者身份发表重量级论文《Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations》。

该论文提出傅里叶神经算子（FNO），实现神经算子规模化应用。

神经算子是一种能学会「解物理方程」的神经网络，通过大量数据训练，掌握通用规律，未来遇相似数据能瞬间解决复杂问题。

李宗宜的研究将传统空间卷积搬到频率域，用傅里叶变换处理数据，极大提升神经算子速度。

这一突破使FNO成为「AI for Science」领域的里程碑模型，李宗宜也被公认为神经算子方向的核心贡献者之一，其谷歌学术引用次数超过1.2万。

目前，李宗宜在MIT担任博士后研究员，由何恺明教授指导。

何恺明的科研蓝图

何恺明副教授在MIT求职演讲中曾提及，「AI for Science」将是未来几年重点研究方向。

新加入的胡珂雅和李宗宜分别在脑机接口和神经算子领域有杰出贡献，为团队增添强大力量。

“名师高徒，生生不息。”