要聞列表小米 MiMo 負責人羅福莉訪談:AI 世代已進第二幕,「自進化」是 AGI 最關鍵事件
動區 BlockTempo2026-04-27 03:10:01

小米 MiMo 負責人羅福莉訪談:AI 世代已進第二幕,「自進化」是 AGI 最關鍵事件

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小米大模型團隊負責人羅福莉在 bilibili 發布 3.5 小時深度訪談,首次公開談及 AI 從 Pre-train 主導的 Chat 時代全面轉入 Post-train 主導的 Agent 時代,並點名「自進化」將是未來一年 AGI 程序最關鍵事件。 (前情提要:又改名了!Moltbot(前Clawdbot) 更名「OpenClaw」並帶來四大更新) (背景補充:DeepSeek 首次融資估值衝上 200 億美元,背後是四名核心研究員被挖角) 這位 1995 年生的四川宜賓女生,走過阿里達摩院、幻方量化、DeepSeek,如今掌舵小米最核心的大模型研發——羅福莉在業界早已是傳說級人物,卻鮮少公開發言。2026 年 4 月,她終於在 bilibili(BV1iVoVBgERD)接受長達 3.5 小時的深度專訪,資訊密度之高,讓不少 AI 從業者直呼「每一分鐘都是乾貨」。 在這場專訪裡,羅福莉開宗明義點出一個核心判斷:大模型的競爭賽道已經換軌。她指出,過去幾年由 Pre-train 主導的 Chat 時代,各家廠商拚的是基座能力與通用對話品質;但進入 2026 年,戰場已全面轉移到 Post-train 主導的 Agent 時代,誰能讓模型在複雜任務中持續自主行動、不靠人工介入修正,誰才有機會搶到下一波市場。 這個判斷背後,有一個更讓她興奮的技術節點——「自進化」。羅福莉在訪談中強調,「自進化」將是接下來一年 AGI 程式最關鍵的事件。她觀察到,目前頂尖模型已能在特定任務中自主最佳化,並持續穩定執行 2 到 3 天,而不需要人類隨時介入調整。這意味著 AI 系統開始具備某種程度的自我修正能力,邊界正在悄悄移動。 羅福莉也在訪談中分享了小米內部算力分配策略的重大轉變。她透露,過去業界慣用的算力配比大致是 Pre-train : Post-train : Inference = 3:5:1,也就是後訓練階段吃掉最多資源;但小米現在的策略已調整為 3:1:1,大幅壓縮後訓練比例,同步提升 Pre-train 與推理階段的資源投入。 這背後的邏輯是:隨著 Agent RL Scaling 策略逐漸成熟,後訓練不再需要砸那麼多算力暴力堆疊,模型的自我強化效率已大幅改善。而推理端資源的回升,則反映了 Agent 落地時對即時響應能力的高度要求。 對於國內 AI 團隊長期被詬病的「預訓練代差」問題,羅福莉給出了一個相對樂觀的判斷:差距已從過去的 3 年縮短至數月。這個數字,在她的語境中不是自我吹捧,而是一個策略轉折點——既然 Pre-train 的代差幾近消弭,資源投入的重心自然要往 Agent RL Scaling 移動,這正是小米現在的主要押注方向。 她也在訪談中談及對 Anthropic 路徑的判斷,以及 2026 年 Claude Opus 4.6、OpenClaw 等技術變數在整個 AI 生態中引發的震盪效應。她認為,這一波技術變數的疊加,正在加速整個產業從「工具」思維轉向「代理」思維的轉型。 光說不練不是羅福莉的風格。2026 年 3 月 19 日,她主導研發的 MiMo-V2 系列正式發布,一次端出三款模型:旗艦基座 MiMo-V2-Pro 採用兆總引數、啟用引數僅 42B 的混合注意力架構,支援百萬上下文,任務完成率達 81%;MiMo-V2-Omni 主打全模態 Agent 場景;MiMo-V2-TTS 則瞄準語音合成。 最引人注目的是已開源的 MiMo-V2-Flash——在全球開源模型排行榜上拿下第二名,推理速度達到 DeepSeek-V3.2 的 3 倍。對一個 2025 年 11 月才加入小米的團隊負責人來說,這份成績單不算低調。 羅福莉的履歷,本身就是
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來源:動區 BlockTempo
發佈:2026-04-27 03:10:01
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