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个人简介

陈文迪在美国洛杉矶参与RSS会议

谋定后动：

方向选择是第一生产力

“要以5年乃至更长时间的尺度思考研究方向。”导师卢策吾教授在陈文迪博士入学之初对他说。

在开启博士生涯的初期，面对方向众多的人工智能领域，陈文迪并没有急于盲目下手。他与导师卢策吾教授进行了深入的探讨，从科学价值的深度、研究空间的广度以及行业发展的现状等多个维度进行了剖析。

最终，他们锁定了“机器人复杂操作学习”这一方向。这不仅是人工智能通往物理世界的关键钥匙，更是一个充满未知的广阔蓝海。这一初期的战略性选择，为他后续的一系列成果奠定了坚实的基调。

始于足下：

从具体问题到范式创新

确定了方向，如何迈出第一步？陈文迪的策略是：从一个具体问题出发。

在研究初期，他选择了极具挑战的“柔性体操作”作为切入点。柔性体（如衣物）的自由度高、操作难度大，但应用价值极高。对此，他提出了DeformPAM算法，创新性地将人类反馈引入学习框架。这项工作不仅被ICRA2025接收，更在2024年世界人工智能大会上成功展示。也正是这次的研究工作，让他加深了对机器人操作学习领域的整体理解，让他思考目前通行的范式是否存在其他问题。

带着这个问题，他开启了视-触觉融合框架RDP (Reactive Diffusion Policy) 的研究。他跳出了传统思维，提出了一种快慢网络结构，突破了传统动作块模型的频率瓶颈。这项工作不仅获得了 ICRA 2025 Beyond P&P Workshop 最佳论文，更成功入围了机器人领域顶级会议 RSS 2025 的最佳学生论文候选。

从DeformPAM到RDP，从单一问题的解决到范式的创新，这正是他在科研道路上一步一个脚印的见证。

笃行致远：

执行与交流同等重要

谈及科研经验，陈文迪认为“执行”与“交流”缺一不可。

“在实现自己的思路时，要仔细认真、付出全力。”陈文迪强调。在算法实现过程中，任何一个微小的bug都可能导致对结论的误判。因此，严谨的代码实现和实验验证是科研的基石。

但他也深知，闭门造车是科研的大忌。在日常研究中，他养成了多与他人交流的习惯。“不要闷头苦干，要多和同行交流，特别是要多与导师、学长等更资深的研究人员讨论。”陈文迪说。很多时候，自己纠结了很久的“死胡同”，在与他人的思维碰撞中瞬间就豁然开朗。这种开放的交流机制，帮助他不断拓展思路，避免陷入“牛角尖”。

张弛有道：

生活是灵感的源泉

对于自己博士期间的生活，陈文迪非常注重劳逸结合。

“不要把工作堆得过于满，大脑也需要呼吸。”他分享道。在科研之余，他会去户外散步郊游，感受自然的气息；或者跨出当前的圈子，与其他领域的同学约饭聊天。

神奇的是，很多科研上久攻不破的难题，往往不是在紧盯着屏幕时解决的，而是在放空身心、散步或闲聊的瞬间，灵感突然迸发出来的。对他而言，保持良好的身心状态，不仅不是浪费时间，反而是保持高效创新力的秘诀。

文末寄语