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小米罗福莉 AI 团队最新突破,自研 Agent 效率系统使算力成本直降 71.2%

2026-03-17 12:02:53 神评论
17173 新闻导语

小米罗福莉团队研发ARL-Tangram系统,算力成本直降71.2%!ACT提升4.3分,强化学习效率翻倍。点击了解AI Agent最新突破。

3 月 17 日消息,据智能纪元 AGI 昨日(3 月 16 日)报道,前 DeepSeek 研究员、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉发表论文,与北京大学联合研发出统一的资源管理系统 ARL-Tangram。

ARL-Tangram 采用统一的动作级公式和弹性调度算法,不仅满足异构资源约束,而且最大限度地缩短动作完成时间(ACT),以及实现定制化异构资源管理器。

在真实世界的智能体强化学习任务上的评估表明,ARL-Tangram 可以将平均 ACT 提高高达 4.3 分。可将强化学习训练的步骤持续时间缩短至多 1.5 倍,并节省高达 71.2% 的外部资源。

这是罗福莉在小米发表的第二份突破性技术成果论文。去年 10 月,小米 AI 团队携手北京大学联合发布一篇聚焦 MoE 与强化学习的论文,其中已经出现罗福莉的名字,成为罗福莉在小米发表的首篇论文成果。

在 2025 小米人车家全生态合作伙伴大会上,罗福莉迎来入职后首秀。她在朋友圈官宣加入小米 Xiaomi MiMo 大模型团队:

智能终将从语言迈向物理世界。我正在 Xiaomi MiMo,和一群富有创造力、才华横溢且真诚热爱的研究员,致力于构建这样的未来,全力奔赴我们心目中的 AGI!

附论文链接:

https://arxiv.org/pdf/2603.13019

【来源:IT之家】
关于ARL-Tangram,罗福莉,小米,Agent,强化学习,资源管理,算力成本,MiMo,AGI,北京大学的新闻
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