Cựu du học sinh Từ Mộng Địch trở thành chủ nhiệm lớp 'Yao Class' danh giá tại Thanh Hoa

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

Xu Mengdi, người vừa trở về nước năm ngoái, đã trở thành giáo viên chủ nhiệm của lớp Yao (Yao Class) tại Đại học Thanh Hoa.

29-08-2026 21:01:34 Nguồn: QbitAI

Từng học chuyên ngành Kỹ thuật Ô tô, nay giảng dạy tại lớp AI hàng đầu.

Ting Yu, đưa tin từ Aofeisi, QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI.

Lớp AI hàng đầu Trung Quốc - lớp Yao tại Đại học Thanh Hoa - đã chính thức khai giảng.

Theo thống kê từ tài khoản chính thức "Shuimu TsinghuaCent", lớp Yao khóa 2026 đã tuyển sinh khoảng 90 sinh viên, trong đó khoảng 66 em được tuyển thẳng thông qua các kỳ thi học sinh giỏi, 24 em còn lại vượt qua các vòng thi viết và phỏng vấn từ số sinh viên mới nhập học của Thanh Hoa.

△ Nguồn ảnh: Tài khoản chính thức của Viện Thông tin Liên ngành (IIIS) Đại học Thanh Hoa.

Trong số các sinh viên này, các thành viên đội tuyển quốc gia chiếm tỷ lệ đáng kể, với khoảng 27 thí sinh xuất sắc từ các kỳ thi Tin học; ngoài ra còn có các thành viên đội tuyển quốc gia từng đại diện Trung Quốc tham dự Olympic quốc tế, cùng những thủ khoa có điểm thi đại học (Gaokao) xuất sắc.

Trong số những sinh viên trúng tuyển qua đợt xét tuyển thứ hai, cũng xuất hiện những gương mặt từng giành huy chương vàng CMO (Olympic Toán học Trung Quốc).

Và trước nhóm "tân sinh viên đỉnh cao" này, người chịu trách nhiệm giới thiệu về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là một gương mặt mới vừa gia nhập Thanh Hoa không lâu.

Xu Mengdi, trợ lý giáo sư tại Viện Thông tin Liên ngành (IIIS), chỉ mới trở về Thanh Hoa từ Stanford vào tháng 9 năm 2025.

△ Nguồn ảnh: Tài khoản chính thức của Viện Thông tin Liên ngành (IIIS) Đại học Thanh Hoa.

Chưa đầy một năm sau khi nhận việc, cô đã trở thành một trong bốn giáo viên chủ nhiệm của lớp Yao khóa mới. Tại buổi chào đón tân sinh viên, cô đã mang đến chủ đề "Xây dựng trí tuệ thế hệ tiếp theo".

Một học giả trẻ từng học đại học chuyên ngành Kỹ thuật Ô tô, sau đó chuyển hướng sang học tập máy (robot learning), tại sao lại đứng trên bục giảng của lớp Yao?

"Trí tuệ thế hệ tiếp theo" mà cô nhắc đến có gì khác biệt so với xu hướng mô hình lớn (large model) đang thịnh hành hiện nay?

Từng học Kỹ thuật Ô tô, làm thế nào cô trở thành giáo viên chủ nhiệm lớp Yao?

Mối duyên giữa Xu Mengdi và lớp Yao bắt đầu từ khi cô trở về Thanh Hoa vào năm 2025.

Tháng 9 năm đó, cô chính thức gia nhập Viện Thông tin Liên ngành (IIIS) thuộc Đại học Thanh Hoa với vai trò trợ lý giáo sư.

△ Nguồn ảnh: Trang web chính thức của Viện Thông tin Liên ngành (IIIS) Đại học Thanh Hoa.

Viện Thông tin Liên ngành được Yao Qizhi thành lập vào năm 2011, cũng là đơn vị đào tạo lớp Yao. Hiện nay, bản đồ nghiên cứu của viện bao phủ các lĩnh vực như khoa học máy tính lý thuyết, trí tuệ nhân tạo và thông tin lượng tử.

Tuy nhiên, Xu Mengdi không phải là cựu sinh viên lớp Yao, cũng không xuất thân từ ngành khoa học máy tính truyền thống.

Năm 2017, cô tốt nghiệp cử nhân chuyên ngành Kỹ thuật Ô tô tại Đại học Thanh Hoa.

Sau đó, cô lần lượt theo học ngành Robot tại Đại học Johns Hopkins, học tập máy tại Đại học Carnegie Mellon (CMU) và nhận bằng Tiến sĩ Kỹ thuật Cơ khí tại CMU vào năm 2024.

Con đường tưởng chừng như vòng vèo này cuối cùng lại dẫn đến cùng một câu hỏi: Làm thế nào để robot thực sự bước vào thế giới thực.

Trong thời gian làm nghiên cứu sinh, Xu Mengdi theo học dưới sự hướng dẫn của Zhao Ding, người đứng đầu Safe AI Lab tại CMU, nghiên cứu về học tập máy cho robot, học tăng cường và an toàn trí tuệ nhân tạo.

Trong thời gian này, một trong những công trình tiêu biểu của cô là RoboTool, được phát triển cùng với các nhà nghiên cứu từ CMU, Google DeepMind và các tổ chức khác.

Thay vì chỉ định từng bước robot phải sử dụng công cụ gì hay thực hiện hành động nào, nhóm nghiên cứu cung cấp cho RoboTool mục tiêu nhiệm vụ cùng các thông tin về bối cảnh, vật thể và khả năng của robot. Hệ thống dựa vào đó để phân tích các ràng buộc, chọn công cụ, lập kế hoạch các bước và cuối cùng tạo ra mã lệnh mà robot có thể thực thi.

Ví dụ, khi cánh tay robot không thể với tới hộp sữa ở xa, nó sẽ dùng búa như một chiếc móc để kéo hộp sữa về phía mình; khi robot bốn chân không thể trực tiếp bước qua khoảng trống giữa hai chiếc ghế sofa, nó sẽ tìm các vật thể xung quanh để dựng thành một lối đi; trong các nhiệm vụ phức tạp hơn, nó còn biết sử dụng con lăn và ván lướt sóng để lắp ráp thành một đòn bẩy.

Trong một cuộc phỏng vấn với "Tech Xplore", Xu Mengdi từng chia sẻ rằng việc sử dụng công cụ thường được coi là dấu hiệu của trí tuệ cấp cao. So với việc sử dụng công cụ theo mục đích định sẵn, việc tìm ra giải pháp theo cách phi truyền thống đòi hỏi năng lực nhận thức cao hơn.

Điều mà RoboTool muốn kiểm chứng chính là liệu robot có thể mang "sự sáng tạo" này vào thế giới vật lý, tạo ra những giải pháp mới cho các nhiệm vụ vốn không thể hoàn thành.

Ngoài ra, cô còn thực tập tại Viện Nghiên cứu Toyota, MIT-IBM Watson AI Lab và nhóm robot của Google DeepMind, với kinh nghiệm nghiên cứu trải dài từ lái xe tự động, học tập máy đến robot.

Sau khi tốt nghiệp Tiến sĩ, Xu Mengdi đến Phòng thí nghiệm Thị giác và Học tập tại Stanford để thực hiện nghiên cứu sau tiến sĩ, hợp tác cùng Wu Jiajun và Li Feifei.

Đây cũng là một trong những trung tâm nghiên cứu quan trọng về trí tuệ hiện thân (embodied AI) trên toàn cầu, tập trung vào thị giác, học tập máy cho robot và sự hiểu biết của các tác nhân (agent) về thế giới vật lý.

Một năm sau, cô chọn trở về trường đại học cũ, gia nhập Viện Thông tin Liên ngành tại Thanh Hoa và bắt đầu xây dựng nhóm nghiên cứu của riêng mình.