成功案例：打造更智慧的演算法：電腦科學家獲NIW批准，助力人工智慧的未來發展

客戶感言：

"服務卓越，結果出色。團隊非常專業高效，並且完全理解如何為高度專業領域的研究人員構建強有力的申請內容！"

2025 年 3 月 10 日，我們收到一位電腦科學領域博士候選人的EB-2 NIW (National Interest Waiver)批准通知。

領域：電腦科學

遞交申請時的職位：博士候選人

國籍：中國

申請時居住地：加利福尼亞州

批准通知書日期：2025 年 3 月 10 日

處理時間：2個月又7天（申請加急處理）

案例總結：

在人工智慧日益改變世界的今天，如何更進一步訓練和最佳化大型語言模型顯得尤為重要。一位電腦科學博士候選人在這方面已取得突破。他獲得了美國移民系統的認可，通過EB-2國家利益豁免（NIW）申請批准。他的申請在加急處理下幾週內就順利獲批，展現出了人工智慧領域的創新思維如何能夠影響國家的發展優先順序。

讓人工智慧更高效、更普及

申請人研究的核心目標是使人工智慧更加普及、效能更高、並且更具可持續性。具體來說，他的研究聚焦於解決訓練大型語言模型所需的高計算成本，包括開發具有成本效益的後訓練演算法、設計穩健的強化學習框架，以及建立能幫助AI系統更好地理解和執行人類命令的微調工具，這些都能應用於各種實際場景。

他所開發的創新演算法：「成對近端策略優化演算法（P3O）」，被作為廣泛使用的PPO演算法的優越替代方案。這一演算法在保持模型穩定性的同時，僅使用PPO所需記憶體的一半，顯著降低了全球研究人員和開發者的硬體要求。通過利用語言模型標註的合成數據集，這位申請人還提出了能提高模型推理能力和反應行為的新方法。

研究成就與影響力

這位研究人員迄今為止已經發表了8篇同行評審的會議論文和6篇預印本，其中6篇為第一作者或共同第一作者。這些研究成果發表在頂級學術會議，如NeurIPS、ICML和ICLR等，這些會議被廣泛認為等同於電腦科學領域的高影響期刊。他的研究成果已經獲得377次引用，其中有六篇論文在發表的年度內被列為最具引用的文章，其中一篇更是跻身電腦科學領域前0.01%的論文行列。

他的研究方法，尤其是在模型對齊和數據損壞情況下的強健學習方面，已經被全球研究人員廣泛應用，成功解決了強化學習、語言模型訓練以及在現實世界約束下AI部署的挑戰。

學術評審與業界認可

申請人的貢獻不僅體現在學術發表上。他曾擔任NeurIPS和ICML的審稿人，負責審查最前沿的研究論文。這一角色不僅反映了他的專業水平，也表明他在全球AI研究社群中的高度信任。

獨立推薦信

在推薦信中，一位知名的AI研究員這樣寫道：

“[Client’s] development of P3O and his broader contributions to reinforcement learning optimization are instrumental in enabling a new wave of cost-efficient, accessible AI tools that will accelerate innovation in industries ranging from autonomous vehicles to public health.”

這段話強調了客戶的研究工作，從基礎理論到實際應用，對社會產生了深遠的影響。

準備領導並持續創新

我們律所成功說明，申請人致力於開發大型AI模型的成本效益訓練和推理演算法，完全符合NIW的三大標準：

• 這項工作具有顯著的價值與國家重要性，無論是在經濟、環境還是技術層面。
• 申請人具備持續推動該領域發展的能力，這一點可以從他在學術界的成就和持續的研究合作中得以證明。
• 綜合考量，豁免其勞工認證要求並支持此領域的創新，對美國來說將會帶來極大的利益。

他的NIW申請批准再次證明了優秀人才在塑造下一代AI技術中的關鍵作用。我們很榮幸能夠協助這位客戶，他的貢獻不僅改善了演算法，還使得強大的AI工具能夠普及並惠及更多人，確保未來的數位世界更加智能、高效。