“我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪：具身智能、世界模型、真正的泛化

➤ 本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 in-context learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。

本期节目还有一个及时的注脚：就在我们录完节目后的第二周，Generalist 发布 GEN-1.5 ——只给机器人看一段 3-12 秒的动作示范作为 "physical prompt"，不做微调、不更新参数，它就能当场尝试完成新任务（10 项任务平均成功率约 59%）。ICL 随即成为全球具身智能领域最受关注的话题之一，而这正是梦迪持续押注的方向。

除了 ICL，我们还聊到：

预训练的天花板

真正的泛化

Scaling Law 的信号与陷阱

跑通稳定的数据闭环

叠衣服 demo 的误导

行业的泡沫与进步

年轻 PI 的真实生活与研究选择

穿越所有的技术话题之后，这还是一期关于人生选择、环境与长期主义的对话，希望可以是给所有站在中美之间、学术与产业之间、跟随热点与坚持长线之间的年轻人的一份参考。

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