Xiaomi MiMo責任者羅福莉（Luo Fuli）インタビュー：AI世代は第2幕へ、「自己進化」こそがAGIの最も重要なイベント

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小米の大規模言語モデルチームの責任者である羅福莉（Luo Fuli）が、bilibiliにて3.5時間にわたる深掘りインタビューを公開した。AIがPre-train主導のChat時代から、Post-train主導のAgent時代へと全面的に移行したことを初めて明言し、「自己進化（Self-evolution）」が今後1年間のAGIプロセスにおいて最も重要なイベントになると指摘した。（前回のあらすじ：また改名！Moltbot（旧Clawdbot）が「OpenClaw」に改名し、4つの大きなアップデートを実施）（背景補足：DeepSeekが初の資金調達で評価額200億ドルに到達、その裏には4人のコア研究者の引き抜きがあった） 1995年生まれ、四川省宜賓市出身の彼女は、阿里達摩院（Alibaba DAMO Academy）、幻方量化（High-Flyer Quant）、DeepSeekを経て、現在は小米の最も核心的な大規模モデル研究開発を率いている。羅福莉は業界では伝説的な人物だが、公の場での発言は極めて稀であった。2026年4月、彼女はついにbilibili（BV1iVoVBgERD）で3.5時間に及ぶ深掘りインタビューに応じた。その情報の密度は高く、多くのAI実務者が「1分1分が有益な情報（乾貨）だ」と絶賛している。このインタビューの中で、羅福莉は核心的な判断を提示した。大規模モデルの競争領域はすでに軌道修正されたというものだ。彼女は、過去数年間のPre-train主導のChat時代は、各社が基盤能力と汎用的な対話品質を競っていたが、2026年に入り、戦場は完全にPost-train主導のAgent時代へと移行したと指摘した。複雑なタスクにおいて、人間の介入なしにモデルが継続的かつ自律的に行動できるかどうかが、次なる市場を制する鍵となる。この判断の裏には、彼女をより興奮させる技術的ノードがある。それが「自己進化」だ。羅福莉はインタビューの中で、「自己進化」こそが今後1年間のAGIプロセスにおける最も重要なイベントになると強調した。彼女の観察によれば、現在のトップモデルは特定のタスクにおいて自律的な最適化が可能であり、人間による随時の調整なしで2〜3日間安定して実行できるという。これは、AIシステムがある程度の自己修正能力を備え始め、その境界線が静かに移動していることを意味する。羅福莉はインタビューの中で、小米内部の計算リソース配分戦略における重大な転換についても共有した。彼女が明かしたところによると、かつて業界で一般的だった計算リソースの比率はPre-train : Post-train : Inference = 3:5:1であり、Post-train段階が最もリソースを消費していた。しかし、小米の現在の戦略は3:1:1に調整されており、Post-trainの比率を大幅に圧縮し、同時にPre-trainと推論段階へのリソース投入を強化している。その背後にある論理は、Agent RL Scaling戦略が成熟するにつれ、Post-trainにおいて計算リソースを暴力的に投入する必要がなくなり、モデルの自己強化効率が大幅に改善されたことにある。また、推論側のリソース回復は、Agentの実装においてリアルタイムな応答能力が強く求められていることを反映している。国内のAIチームが長年批判されてきた「事前学習の世代間格差」問題について、羅福莉は比較的楽観的な判断を示した。格差はかつての3年から数ヶ月にまで短縮されたという。この数字は、彼女の文脈においては自己誇示ではなく、戦略的な転換点を示している。Pre-trainの世代間格差がほぼ解消された以上、リソース投入の重点は必然的にAgent RL Scalingへと移動すべきであり、これこそが小米の現在の主要な賭けの方向性である。彼女はインタビューの中で、Anthropicのパスに対する判断や、2026年のClaude Opus 4.6、OpenClawといった技術的変数がAIエコシステム全体に与える波及効果についても言及した。彼女は、こうした技術的変数の重なりが、業界全体を「ツール」思考から「エージェント」思考へと加速させていると考えている。言うだけで実行しないのは羅福莉のスタイルではない。2026年3月19日、彼女が主導して開発したMiMo-V2シリーズが正式に発表された。一度に3つのモデルを投入した。フラッグシップ基盤モデルのMiMo-V

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ソース：動區 BlockTempo

公開：2026-04-27 03:10:01

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