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小米羅福莉團隊研發ARL-Tangram,強化學習任務效率提升資源成本大降

   時間:2026-03-17 12:03:09 來源:ITBEAR編輯:快訊 IP:北京 發表評論無障礙通道
 

前DeepSeek研究員、現任小米MiMo大模型團隊負責人羅福莉,近日與北京大學合作取得技術突破,共同研發出名為ARL-Tangram的統一資源管理系統。這一成果已通過學術論文形式對外公布,標志著小米在人工智能領域的技術積累再添重要砝碼。

該系統的核心創新在于采用統一的動作級公式與彈性調度算法,能夠同時滿足異構資源的約束條件,并顯著優化動作完成時間(ACT)。實驗數據顯示,在真實世界的智能體強化學習任務中,ARL-Tangram可將平均ACT提升最高4.3分,將強化學習訓練的步驟持續時間壓縮至多1.5倍,同時節省高達71.2%的外部資源消耗。這種效率提升為大規模AI模型的訓練與部署提供了新的技術路徑。

此次發表是羅福莉加入小米后公開的第二項重大技術成果。早在2024年10月,她便以聯合作者身份參與小米AI團隊與北京大學的合作研究,相關論文聚焦MoE架構與強化學習的結合,成為其小米生涯的首個學術里程碑。兩次研究均圍繞AI系統效率優化展開,凸顯了小米在基礎技術研究上的持續投入。

在2025年小米人車家全生態合作伙伴大會上,羅福莉首次以小米研究員身份公開亮相。她在社交平臺分享加入團隊的感言:"智能終將從語言邁向物理世界。我正在Xiaomi MiMo,和一群富有創造力、才華橫溢且真誠熱愛的研究員,致力于構建這樣的未來,全力奔赴我們心目中的AGI!"這段文字透露出小米在通用人工智能(AGI)領域的長期布局。

目前,ARL-Tangram的相關論文已通過學術渠道發布,其技術細節與實驗數據為AI資源管理領域提供了新的研究范式。這項成果不僅體現了產學研合作的潛力,也預示著小米在AI基礎設施層面的技術競爭力正在逐步顯現。

 
 
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