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%

3月17日，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！