近日，2026 年度《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”亚太区入选名单正式发布。共有35位35岁以下的年轻创新者入选，夏梦舟校友成功入选。
夏梦舟本科就读于复旦大学大数据学院软件工程（数据科学与大数据技术方向）专业，硕士就读于美国卡内基梅隆大学，导师是Graham Neubig教授，博士就读于普林斯顿大学计算机系，导师是陈丹琦教授，就读博士期间是普林斯顿自然语言处理小组的成员，还曾获2024年度“苹果学者”。
入选理由
她致力于削减大模型训练中的资源浪费，让有限算力也能训练出更小更强的模型。
大模型的进步似乎成为一场规模竞赛：更多参数、更多数据，以及更多算力和资金。夏梦舟却发现，学术团队很难拥有科技公司的算力。资源有限的情形下，她必须思考，究竟有哪些结构是多余的，哪些训练数据真正有用，又能否以更简单的方式让模型更懂人的需求？基于此，夏梦舟主导开发Sheared LLaMA，自动移除不重要的维度，将70亿参数模型压缩为更小版本，仅使用原本计算量的3%，就在多项任务中超过多个同尺寸开源模型。
模型变小之后，她开始优化训练数据。此后，夏梦舟与合作者提出LESS，衡量每条数据对模型能力的实际影响。实验中，模型仅使用约5%的训练数据，最终表现就超过使用完整数据集的方案。她还和团队提出偏好对齐算法SimPO，省去额外的参考模型，以更低成本训练模型理解人类偏好。
近期，她和团队进一步发现，改进模型未必总要向其中灌输更多知识，有时只需帮助它更有效地避开错误路径。下一步，夏梦舟将继续研究如何利用数据合成和智能体系统提升模型的推理能力，让更多研究者参与下一代人工智能的开发。
TR35 始于 1999 年，2010 年开始区域性评选，目前已覆盖拉丁美洲、欧洲、日本、中国和亚太等国家和地区。二十多年间，已有超过 2,800 名青年学者、科学家和创业者入选，其中许多人后来成长为所在领域的重要推动者。
祝贺夏梦舟校友！
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来源｜蓝矩数据、“DeepTech深科技”公众号、“复旦招生”公众号
