摘要：2025年2月18日，美国艾尔弗·斯隆基金会在其官网公布了2025年斯隆研究奖获奖名单，126位来自七个不同学科领域的杰出青年学者获此殊荣。

2025年2月18日，美国艾尔弗·斯隆基金会在其官网公布了2025年斯隆研究奖获奖名单，126位来自七个不同学科领域的杰出青年学者获此殊荣。

康奈尔大学孙温获得2025年斯隆计算机科学研究奖，在此向孙温博士表示祝贺！

孙温，康奈尔大学计算机科学系助理教授，研究领域: 人工智能和机器学习。[1]

一、学习工作经历

2012年,加拿大西蒙菲莎大学和中国浙江大学联合学位，计算机科学学；

2014年，美国北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学硕士学位；

2019年6月，美国卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究所机器人学博士；

2014年8月~2019年6月：卡内基梅隆大学机器人研究所研究助理;

2019年7月~2020年6月：纽约市微软研究院博士后研究员;

2020年7月~至今：康奈尔大学计算机科学系助理教授。

二、奖项与荣誉

2015年，UAI最佳学生论文奖；

2024年，康奈尔计算与信息科学学院颁发的安·S·鲍尔斯研究卓越奖；

2024年，美国国家科学基金会职业奖；

2025年，斯隆研究奖学金。

三、作品精选[2]

专著Monograph

阿莱克·阿加瓦尔，南·江，沙姆·卡卡德，孙温. 《强化学习：理论与算法》。

预印本

Zhaolin Gao, Wenhao Zhan, Jonathan D. Chang, Gokul Swamy, Kiante Brantley, Jason D. Lee, 孙温.“回归相对未来：多轮RLHF的高效策略优化”, arXiv, 2024

Runzhe Wu, Yiding Chen, Gokul Swamy, Kiante Brantley,孙温. “扩散状态与匹配分数：一种新的模仿学习框架", arXiv, 2024;

Zhiyong Wang, Dongruo Zhou, John C.S. Lui, 孙温. “基于模型的强化学习作为一种最小化方法，用于无时间范围和二阶界限", arXiv, 2024.

期刊论文

Theodoris Lykouris、Max Simchowitz、Aleksandrs Slivkins、孙温.在时序强化学习中的抗腐败探索.运筹学数学,2023年.

孙温, Jur van den Berg, Ron Alterovitz, “随机扩展LQR：基于优化的不确定性下运动规划”, IEEE自动化科学与工程杂志（TASE）, 2016.

孙温,Sachin Patil, Ron Alterovitz, “在不确定性下使用并行采样基运动规划进行高频重规划”,IEEE机器人学汇刊(TRO), 2015.

参考文献

[1]https://www.aminer.cn/

来源：海风uh6