AI 班孝感pvc排水管专用胶水，清华姚班，开学了。

据公众号「水木 TsinghuaCent」统计，2026 姚班共录取约 90 人，其中约 66 人通过竞赛保送等渠道提前进入，另有 24 人从清华新生中经过笔试、面试脱颖而出。

图源：清华叉院官微

这批学生中，国集训队成员占据相当比例，约有 27 名信息学竞赛顶选手；还有代表出战奥赛的国队成员，以及考裸分子。

二招入选者中，也出现了 CMO 金得主。

而在这群「顶配新生」面前，负责介绍人工智能向的，是张刚刚加入清华不久的新面孔。

徐梦迪，交叉信息院助理教授，2025 年 9 月才从斯坦福回到清华。

图源：清华叉院官微

入职还不到年，她已经成为姚班四位新生班主任之。迎新现场，她带来的主题是「构建下代智能」。

位本科读车辆工程、后来转向机器人学习的年轻学者，为什么会站到姚班讲台上？

她所说的「下代智能」，又和今天流行的大模型路线有什么不同？

本科读车辆工程，她怎么成了姚班班主任？

徐梦迪与姚班的联系，要从她 2025 年回到清华说起。

当年 9 月，她正式加入清华大学交叉信息研究院，担任助理教授。

图源：清华叉院官网

交叉信息院由姚期智于 2011 年创办，也是姚班的培养单位。如今，学院的研究版图覆盖理论计机科学、人工智能、量子信息等域。

不过，徐梦迪并不是姚班毕业生，也不是传统计机科班出身。

2017 年，她从清华大学车辆工程业本科毕业。

此后，她先后在约翰斯 · 霍普金斯大学学习机器人学、在卡内基梅隆大学学习机器学习，并于 2024 年获得 CMU 机械工程博士学位。

这条看似绕远的路径，终指向了同个问题：怎样让机器人真正进入现实世界。

博士期间，徐梦迪师从 CMU Safe AI Lab 负责人赵丁，研究机器人学习、强化学习及人工智能安全。

在此期间，她的代表工作之，是与 CMU、Google DeepMind 等机构研究者共同开发的RoboTool。

研究团队不再逐步指定机器人该使用什么工具、执行哪些动作，而是向 RoboTool 提供任务目标，以及场景、物体和机器人能力等信息。系统据此分析约束、选择工具、规划步骤，后生成机器人可以执行的代码。

比如，当机械臂够不到远处的牛奶盒时，它会把锤子当成钩子，把牛奶盒拉到手边；当四足机器人法直接跨过两张沙发之间的空隙时，它会寻找周围物体搭出条通路；在复杂的任务里，它还会利用滚筒和冲浪板组装出杠杆。

徐梦迪曾在接受《Tech Xplore》采访时表示，工具使用常被视为智能的标志。相比按照预设用途使用工具，以非常规式找到解法，对认知能力提出了要求。

RoboTool 想验证的，正是机器人能否把这种「创造」带进物理世界，让原本法完成的任务出现新的解法。

此外，她还先后进入丰田研究院、MIT-IBM Watson AI Lab 和 Google DeepMind 机器人团队实习，研究经历横跨自动驾驶、机器学习和机器人。

博士毕业后，徐梦迪来到斯坦福视觉与学习实验室从事博士后研究，与吴佳俊、李飞飞作。

这里也是全球具身智能研究的重要阵地之，关注视觉、机器人学习以及智能体对物理世界的理解。

年后，她选择回到本科母校，加入清华交叉信息院，开始组建自己的研究团队。

博士论文拿下 CMU 佳：只靠 Scaling 还不够

亮眼的履历并不少见，徐梦迪值得关注的，是她对通用机器人技术路线的判断。

过去几年，大模型在语言和图像域展现出种具吸引力的可能：随着模型参数、训练数据和计量不断扩大，原本没有被门训练的能力，也可能逐渐出现。

这背后，正是 Scaling Law 带来的想象。

自然而然地，这条 Scaling Law 能否复刻到机器人域、带来 GPT-3 别的突破，成为了众多研究者追逐的问题。

而在题为《构建可适应的通用机器人》（Building Adaptable Generalist Robots）的博士论文中，徐梦迪直接挑战了这个思路：

是不是只要模型足够大、数据足够多，泛化能力就会自然涌现？

她的判断是：不够。

原因在于，真实世界的任务空间近乎限，你永远不可能把机器人未来会遇到的情况全部塞进训练集。

与其幻想训练集覆盖切，不如让机器人拥有种能力——到了现场以后，再根据少量新信息快速适应。

徐梦迪提出，构建通用机器人不能只依赖 scalability，还须补上另种能力：adaptation，即适应能力。

围绕这思路，她的博士论文从三条研究路径展开探索。

条，是让智能体根据少量示范调整策略，万能胶厂家快速适应新任务。

在发表于 ICML 2022 的论文《Prompting Decision Transformer》中，徐梦迪和作者将自然语言处理中的 prompt 范式引入强化学习，尝试用少量示范告诉智能体：眼前究竟是项什么任务。

这个思路很像今天大熟悉的大模型上下文学习。给模型几个输入输出示例：

A → B  

C → D  

那么 E → ?

模型可以从上下文中断规律，需为这道新题重新训练参数。

Prompt-DT 则把「示例」换成了小段新任务的演示轨迹，也就是 trajectory prompt。

轨迹中包含智能体所处的状态、采取的动作和对应回报。模型据此判断当前任务的目标，并生成相应动作。

实验中，Prompt-DT 只需段包含少量时间步的示范，便能适应此前没有见过的目标向、速度或位置，需额外微调模型参数。

二条，是让机器人自己发现不同任务之间的共同结构。

现实中的任务看似千差万别，背后却可能共享相似的动作、视觉几何和动力学规律。

拿起杯子和拿起碗，物体不同，但需要调用的部分能力相通；面对每项新任务都从训练，不仅耗费数据，也很难形成可复用的经验。

徐梦迪参与的监督持续强化学习研究，试图让机器人主动发现这些结构，将已经掌握的能力迁移到后续任务中。

这样来，通用机器人不再等于为每项任务各自保存套策略，而是逐渐形成可以组和复用的「技能库」。

三条，是借用大模型已经获得的知识，帮助机器人解决复杂的物理任务。

上文提到的 RoboTool，正属于这条路线。

大语言模型可能知道锤子可以敲击、木板可以充当杠杆，但要把这些知识用于物理世界，还需要考虑物体尺寸、空间位置和机器人的运动范围。

因此，RoboTool 将任务拆成分析、规划、计和代码生成四个环节：根据输入的环境与机器人信息判断约束，制订计划并计动作参数，后生成机器人可以执行的代码。

这也说明，徐梦迪并不反对 Scaling Law，她试图回答的是 Scaling 之后的问题：

当机器人走出训练集，进入个从未见过的环境，它还能不能自己找到办法？

2024 年，她这篇论文，拿下了CMU 机械工程系佳博士论文。

由此再看徐梦迪在姚班迎新现场提出的「构建下代智能」，它也有了具体的指向。

从她此前的研究路线来看，所谓「下代智能」，或许不只是模型大、数据多、掌握的知识广。

它还要能够走出训练集，在陌生任务和开放环境中快速适应；用少的数据和计完成学习，同时兼顾率、稳定和安全。

从徐梦迪孝感pvc排水管专用胶水，再看姚班新变化

把时间拉回到今天，徐梦迪已经在清华组建起了自己的研究团队。

这支团队的公开招聘向颇为混搭：

机器人硬件设计、大模型训练、机器学习、控制和机器人学，都在其中。

这几乎复刻了徐梦迪自己路走来的跨学科路径：从车辆工程到机器人学，再到机器学习和可信具身智能。

博士论文中的问题，也被她带回了本科母校。

回到清华后的个秋季，她开设了门名为 Interactive AI 的课程；今年 11 月，徐梦迪还将参与组织 CoRL 2026「持续自我改进的机器人」研讨会。

清华为她列出的研究向包括机器学习、机器人学、人机交互和人工智能安全。

她自己则用三个词概括目标：

scalable、adaptable、reliable。

如果说博士论文回答的是机器人如何适应新任务，那么她回到清华后的工作，还在继续追问：

机器人获得能力之后，如何保证它真正理解人的指令，并作出可靠的行动？

2026 年 2 月发布的CoVer-VLA，瞄准的正是机器人理解指令与实际行动之间的偏差。

这项研究尝试让系统在机器人行动前生成并比较多组候选案，再从中选出符人类指令的动作。

当然，徐梦迪只是姚班 2026 四位新生班主任之。

但把四人的研究向放在起看，仍能看出些新变化：

吕凯风研究机器学习理论、AI 安全与对齐、优化；

贺天行关注电子游戏研发、多模态生成、社会模拟和 AI 安全；

徐梦迪研究机器学习、机器人学、人机交互与 AI 安全；

侯攀宇则从事离子量子计和金刚石心研究。

姚班如今向新生展示的学术版图，要比传统印象中的计机实验班宽得多。

图源：清华叉院官微

姚班于 2005 年创办，初名为「软件科学实验班」；2009 年名为「计机科学实验班」，早期培养有着鲜明的计机科学与理论研究底。

此后，姚班的边界逐渐向外扩展。

2019 年，清华学堂人工智能班迎来届学生；2021 年，量子信息班成立；2022 年，姚班、智班和量信班并，统纳入计机科学实验班，下设计机科学、人工智能和量子信息三个培养向。

从四位新班主任的背景可以看出，姚班依然强调「重基础」，但也加「广交叉」：

计机科学不仅连接法和软件，也开始入生成内容、社会模拟、物理世界、人机交互与量子系统。

图源：清华叉院官微

今年迎新现场，徐梦迪邀请新生「共同定义智能的下站」。

她自己走过的路径，已经提供了个具体样本：

下代智能，可能诞生在法与机器、模型与身体、能力与可靠的交叉地带。

参考链接：

[ 1 ] https://mp.weixin.qq.com/s/-z1UZry9DhvGdW02VKzg5Q

[ 2 ] https://mp.weixin.qq.com/s/ygOfl90iFO2S7idUo4RplQ

[ 3 ] https://iiis.tsinghua.edu.cn/rydw/qzjs/xumengdi.htm

[ 4 ] https://www.mengdixu.me/

[ 5 ] https://www.youtube.com/watch?v=InklIGD8lvo

[ 6 ] https://techxplore.com/news/2023-11-robots-tools-creatively-leveraging-large.html

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—  完  —

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