在清華大學交叉信息學院的實驗室里，助理教授吳翼正帶領團隊攻克強化學習領域的前沿課題。這位90后學者與螞蟻集團研究院合作開發的異步強化學習訓練框架AReaL-lite，于今年5月正式開源后，已在AI訓練效率提升方面展現出顯著優勢。該框架通過優化GPU資源調度，成功將訓練過程中的資源浪費率降低40%，這項突破源于吳翼團隊對傳統訓練模式的顛覆性思考。

吳翼的科研軌跡呈現出獨特的探索路徑。2023年創立的邊塞科技作為AReaL項目的前身，雖經歷創業初期的團隊磨合陣痛，卻為后續技術突破積累了寶貴經驗。"真正的創新者要敢于到無人區開拓"，這位清華博導在指導學生時反復強調。他獨創的"快速決策法"頗具趣味：當面臨艱難選擇時，拋硬幣的瞬間往往能讓人看清內心真實傾向，這種將直覺與理性結合的方式，幫助他在科研方向上多次做出關鍵抉擇。

在具身智能領域，吳翼描繪出令人振奮的未來圖景。他預測智能體將突破數字世界界限，通過多模態交互成為物理世界的"智慧大腦"。以家庭場景為例，用戶只需發出"整理房間"的模糊指令，機器人就能自主規劃數小時的清潔任務，甚至預判主人未明說的需求。這種能力源于強化學習特有的探索機制——讓AI在實踐反饋中持續優化行為策略，而非依賴人類預設的固定程序。

技術落地的挑戰同樣不容忽視。吳翼坦言，從數字智能體到物理具身化的跨越面臨雙重考驗：數字世界的指令執行成功率可達99%，而現實場景中機器人完成開門、抓取等動作的成功率仍不足60%。他提出的解決方案是構建分層架構：將運動控制等底層能力比作"小腦"，負責即時反應；將預訓練大模型作為"大腦"，處理復雜推理。這種設計既保留了強化學習在動態環境中的適應性，又借助大模型的先驗知識提升任務規劃能力。

在組織管理方面，吳翼正在螞蟻集團內部推行極簡團隊模式。他打造的6人核心團隊打破傳統分工壁壘，算法工程師同時承擔系統架構與數據處理工作。"當團隊規模超過200人，溝通效率就會成為瓶頸"，這位崇尚"小而美"的學者解釋道。他要求成員每天使用AI工具處理至少30%的工作，這種"以AI養AI"的模式不僅提升效率，更催生出新的產品靈感。

社交媒體上的吳翼展現出與實驗室截然不同的面貌。這位自稱"高能量I人"的教授在小紅書平臺擁有數萬粉絲，他分享的科研日常常配以奶茶打卡照片，招聘啟事也巧妙融入生活元素。這種親和力背后，是對技術傳播的深刻理解："酒香也怕巷子深，AI時代更要主動展示創新成果"。從字節跳動實習生成長為學術帶頭人，吳翼用十年時間走出了一條獨特的AI創新之路。

對于技術倫理的思考貫穿吳翼的科研生涯。當被問及是否愿意為理想隱姓埋名時，他給出肯定答復："如果能建立從0到1的突破，我愿意在后續階段退居幕后。"這種務實態度體現在他對獎勵機制的研究中——相比追求海量數據，他更關注如何設計"恰到好處"的提示詞，就像教師為學生布置難度適中的習題，這種精細化的訓練方法正在重塑AI的能力邊界。