四川
清华姚班2026级开学，90名顶尖新生集结。一位刚回国不到一年的年轻学者，站上了班主任讲台。
2026级姚班共录取约90人，约66人通过竞赛保送，24人从清华新生中选拔。国家集训队成员占相当比例，还有国际奥赛国家队选手和高考尖子。
在"顶配新生"面前，负责介绍人工智能方向的，是一张新面孔。
徐梦迪，交叉信息院助理教授，2025年9月从斯坦福回到清华。入职不到一年，已成为姚班四位新生班主任之一。
徐梦迪并非计算机科班出身。
2017年清华车辆工程本科毕业，先后在约翰斯·霍普金斯大学学机器人学、在CMU学机器学习，2024年获CMU机械工程博士。师从CMU Safe AI Lab负责人赵丁，研究机器人学习与AI安全。
她参与开发的RoboTool，让系统根据任务自主选择工具、规划步骤。机械臂够不到牛奶盒时，会把锤子当钩子拉过来，实现"非常规解法"。
她还在丰田研究院、MIT-IBM Watson AI Lab和Google DeepMind实习。
她提出：通用机器人不能只依赖scalability，必须补上adaptation（适应能力）。
三条路径：
第一，用少量示范快速适应新任务。将prompt范式引入强化学习，一段演示轨迹即可让模型推断目标并生成动作，无需重新训练。
第二，让机器人发现任务间共同结构。拿起杯子和碗，部分能力相通。机器人主动发现这些结构，形成可复用的"技能库"。
第三，借用大模型知识解决物理任务。RoboTool将任务拆成分析、规划、计算、代码生成四环节，让大模型同时考虑物理约束。
她不反对Scaling，她追问的是Scaling之后的问题：机器人走出训练集，进入陌生环境，还能不能自己找到办法？
今年四位新生班主任研究方向颇宽：徐梦迪（机器人、人机交互、AI安全），吕凯风（机器学习理论、AI对齐），贺天行（多模态生成、社会模拟），侯攀宇（离子量子计算）。
姚班2005年创办，早期以计算机科学理论为底色。2019年人工智能班、2021年量子信息班相继成立，2022年三班合并，下设计算机科学、人工智能、量子信息三个方向。
姚班依然"重基础"，但更"广交叉"。
徐梦迪回清华后开设Interactive AI课程，研究方向概括为三个词：scalable、adaptable、reliable。
她在迎新现场说："共同定义智能的下一站。"她的路径表明，下一代智能可能诞生在算法与机器、能力与可靠性的交叉地带。
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