在人工智能（AI）的激烈竞争中，2024年10月，罗福莉刚加入小米没多久，就跟北京大学合作搞了个MoE架构和强化学习的结合项目，这成了她在小米工作的第一个学术成果。到了2025年小米举办人车家全生态合作伙伴大会的时候，罗福莉作为小米研究员第一次公开露面。她在分享心得时说：“智能会从语言走到物理世界。我正在XiaomiMiMo和一群有创造力的同事一起努力，奔向我们心中的AGI。” 这番话说明小米在通用人工智能（AGI）这块早有打算。 最近，罗福莉带着她的MiMo大模型团队又搞出了ARL-Tangram统一资源管理系统。这个系统不光在学术界挺受关注，也给AI训练和部署效率提升找到了新路子。ARL-Tangram最牛的地方在于它用了统一动作级公式和弹性调度算法，这样就能更好地利用那些不一样的设备资源，还能把动作完成时间（ACT）给缩短了。实验结果显示，ARL-Tangram能把平均ACT提高到4.3分，让训练步骤的时间压到原来的1.5倍以内，最关键的是能节省71.2%的资源成本。 这个成果不光是大规模模型训练的新招，也帮企业在省钱上下了功夫。除了这次的突破，小米在基础技术研究上的投入也能看出来挺大的。ARL-Tangram的论文已经发了出去，具体的数据和细节给AI资源管理领域提供了新的做法。这也体现了学校跟企业合作的好处，说明小米在AI基础设施这块越来越有竞争力了。 随着技术进步，ARL-Tangram肯定会成未来AI发展的重要基础。不管是行业内的效率提升还是全球竞争，小米都在不停发力。希望以后在这方面还有更多新发现。