近期，小紅書平臺上掀起了一場“Ask me anything”科技問答熱潮，眾多AI領域專家與網友展開深度互動。活動內容涵蓋學術探討、學習經驗分享、未來趨勢預測及就業方向指導等多個維度，兼具實用性與趣味性。我們精選了十余位專家的精彩問答，為讀者提供有價值的參考。

上海交通大學與創智學院副教授李永露針對文科生轉型計算機領域的問題指出，文理界限正逐漸模糊，AI普及趨勢與計算機發展歷程相似。對于信息專業本科生轉向具身智能研究，他認為學科交叉是必然趨勢，軟硬結合更具發展潛力。在非學習型方法前景方面，他強調需結合問題上下文判斷技術價值，傳統方法在機器人規劃任務中仍具不可替代性。

前OpenAI研究員、清華交叉信息研究院助理教授吳翼在職業規劃建議中提出，學術界適合熱愛教學與論文寫作者，工業界更適合追求經濟回報者，創業則需理想驅動與快速迭代能力。針對深度思考能力培養，他建議減少碎片信息攝入，通過系統化反思提升認知水平。在強化學習與大模型結合方向上，他明確指出agent領域具有最大研究價值。

南京大學智能科學與技術學院助理教授任宇翔就端側Agent發展指出，設備算力限制催生了端云協同、數據隱私等新挑戰。統計學背景學生轉型AI領域時，他建議從生物信息等交叉方向切入，通過實踐彌補工程能力短板。針對本科生課程學習困境，他強調編程實踐的重要性，建議通過視頻教程等自學方式提升技能。

華東師范大學計算機學院教授林紹輝在專業選擇問題上表示，AI技術發展反而強化了計算機人才需求。對于兒童編程教育，他認為編程基礎訓練對邏輯能力培養具有重要價值。在AI發展趨勢判斷上，他預測未來將形成具備上下文理解與多工具協作能力的“超級Agent”系統。

星海圖聯合創始人、清華助理教授許華哲對人類智能本質提出獨特見解，認為其核心在于結構化信息壓縮與經驗反饋機制。在平衡科研與生活時，他以幽默方式建議適當減少睡眠時間。針對具身智能通信方向，他強調泛化能力與落地價值才是關鍵要素。

清華大學網絡研究院副教授邱寒在AI安全領域指出，可信AI愿景需要系統化解決方案。對于文本檢測技術，他認為隨著模型迭代，檢測手段將面臨根本性挑戰。在可解釋性AI研究方向上，他建議關注國際前沿機構的最新進展。針對Agent安全研究，他承認當前仍處于概念探索階段。

香港中文大學（深圳）助理教授韓曉光在激光雷達與3DGS融合問題上，指出點云數據可能帶來的校準難題。對于本科生科研規劃，他建議采取靈活策略，通過實踐積累知識技能。在3D數字人發展方向上，他認為交互需求將推動3D技術持續發展。

浙江大學長聘副教授高飛預測具身智能技術路線將加速收斂。針對無人機研究方向，他建議從開源項目切入學習。在機器人技術路徑選擇上，他認為World Model與決策系統結合更具發展潛力。

南方科技大學助理教授周博宇為機器人專業學生提供發展建議，強調競賽與科研對能力提升的關鍵作用。在交叉學科研究方面，他看好機器人社會影響研究方向。對于具身智能就業前景，他認為兩個方向都具有發展潛力。

清華大學電子系副教授姚權銘指出科研差距源于自驅力、反饋機制等因素。在行業發展趨勢判斷上，他認為“人工智能+”將成為主流形態。針對編程能力重要性，他強調問題分析能力才是核心要素。

中國人民大學教授趙鑫在多模態模型發展上，認為需要更多實驗驗證技術路徑。對于法律行業變革，他承認AI正在產生實質性影響。在有限資源條件下，他建議從智能體方向切入大模型研究。

上海交通大學副教授陳思衡認為具身智能將在養老服務領域率先突破。針對大模型本質問題，他引用壓縮理論解釋上下文邏輯生成機制。在多智能體系統發展上，他預測協作技術將迎來重大突破。

香港科技大學（廣州）助理教授梁俊衛指出邊緣計算在家庭服務場景具有應用價值。對于機器人學習方法，他認為多模態大模型是獲取泛化能力的關鍵。在科研時間管理上，他強調規律性與持續性的重要性。

復旦大學研究員丁文超預測家政機器人將在十年內普及。在機器人動作訓練方法上，他揭示模仿學習與強化學習的結合模式。對于自動駕駛技術瓶頸，他認為世界模型構建是關鍵突破點。