出品｜搜狐科技

作者｜張雅婷

編輯｜楊 錦

12月17日，“AI天才少女”羅福莉在離開DeepSeek、加入小米后，首次公開亮相。

在今日舉行的小米“人車家全生態(tài)”合作伙伴大會上，羅福莉作為小米MiMo大模型負(fù)責(zé)人，為外界介紹了小米最新開源上線的AI大模型Xiaomi MiMo-V2-Flash，以及她對于AI技術(shù)發(fā)展的看法。

她認(rèn)為，AI正在以非線性的方式，重演人類大腦6億年的進(jìn)化史。“生物是從行動進(jìn)化到思考，再進(jìn)化到語言。但是大模型是先學(xué)會了語言，再補(bǔ)齊思考能力，最終補(bǔ)齊對物理世界以及自身的感知?！?/p>

羅福莉表示，MiMo-V2-Flash模型雖然總參數(shù)只有309B，但已經(jīng)達(dá)到全球開源模型的TOP2。比如，MiMo-V2比DeepSeek-V3.2更便宜，但推理速度約為后者的三倍。

據(jù)了解，早在今年4月，小米便推出了首個推理大模型Xiaomi MiMo，由大模型Core團(tuán)隊研發(fā)。在今天的演講中，羅福莉介紹小米大模型Core團(tuán)隊是研究、產(chǎn)品與工程深度耦合的年輕團(tuán)隊，小而美卻充滿創(chuàng)新精神。

她還回憶稱，2020年剛進(jìn)入大模型領(lǐng)域的時候，國內(nèi)開源模型距離世界頂尖的閉源模型的差距至少有3年，而現(xiàn)在只剩4個月。“開源本質(zhì)上是一種分布式的技術(shù)加速主義，是實現(xiàn)AGI的普惠化，確保所有人類智慧共同進(jìn)化的唯一路徑。”

曾在DeepSeek、阿里達(dá)摩院任職

或被雷軍以千萬年薪挖角

公開資料顯示，羅福莉本科就讀于北京師范大學(xué)計算機(jī)專業(yè)，碩士畢業(yè)于北京大學(xué)計算語言學(xué)專業(yè)。求學(xué)期間，她曾在人工智能領(lǐng)域頂級國際會議ACL上發(fā)表了8篇論文，其中2篇為第一作者。

碩士畢業(yè)后，羅福莉進(jìn)入阿里達(dá)摩院做人工智能研究，從事預(yù)訓(xùn)練語言模型相關(guān)的工作，負(fù)責(zé)阿里達(dá)摩院AliceMind開源項目，主導(dǎo)開發(fā)了多語言預(yù)訓(xùn)練模型VECO。

2022年，羅福莉加入幻方量化從事深度學(xué)習(xí)相關(guān)策略建模和算法研究，后又到DeepSeek擔(dān)任深度學(xué)習(xí)研究員，參與研發(fā)MoE大模型DeepSeek-V2。

2024年底，有報道稱，羅福莉被小米創(chuàng)始人雷軍以千萬年薪招募，擔(dān)任小米AI實驗室的大模型團(tuán)隊負(fù)責(zé)人，她也被外界稱為95后AI“天才少女”。

今年2月18日，對于外界的炒作，羅福莉在朋友圈發(fā)文稱：“請互聯(lián)網(wǎng)還我一片安安靜靜做事的氛圍吧！幾年前就說過我并非天才少女，神化一個人的結(jié)果就是捧得多高摔得多重! ”

她還表示，一些“l(fā)ow到爆”的AI風(fēng)自媒體文章充滿了事實性錯誤?！盀榱肆髁?，為了消費的自媒體們，請收手吧！不要再無差別打擾我家人、朋友、同學(xué)乃至初高中班主任了，只想安安靜靜做難而正確的事情，僅此而已！”

10月14日，小米和北京大學(xué)聯(lián)合署名的論文發(fā)表于arXiv，羅福莉也出現(xiàn)在了這篇論文的通訊作者之列。

在上個月，羅福莉正式官宣入職小米。她在朋友圈發(fā)文：“智能終將從語言邁向物理世界。我正在Xiaomi MiMo，和一群富有創(chuàng)造力、才華橫溢且真誠熱愛的研究員，致力于構(gòu)建這樣的未來，全力奔赴我們心目中的AGI?！?/p>

小米MiMo躋身全球Top水平？

此前在2025年4月30日，小米公司開源首個推理大模型Xiaomi MiMo，由大模型Core團(tuán)隊研發(fā)，通過預(yù)訓(xùn)練與后訓(xùn)練聯(lián)動機(jī)制提升推理能力。

昨日晚間，小米發(fā)布全新的Xiaomi MiMo-V2-Flash的開源模型，總參數(shù)量309B，活躍參數(shù)量15B，專為智能體AI設(shè)計。

在本次大會上，羅福莉?qū)ｉT介紹了Xiaomi MiMo-V2-Flash的技術(shù)細(xì)節(jié)。

在研發(fā)之初，小米團(tuán)隊主要圍繞了三個非常關(guān)鍵的問題進(jìn)行探討：

第一，當(dāng)代的智能體必須要有高效的溝通語言，也就是代碼能力和工具調(diào)用能力。

第二，目前智能體之間的溝通帶寬非常低，需要有一個推理效率非常高效的模型，所以需要去重新設(shè)計模型結(jié)構(gòu)。

第三，scaling的范式已經(jīng)逐步從預(yù)訓(xùn)練走向后訓(xùn)練，需要想辦法激發(fā)后訓(xùn)練的潛能。

在這三個問題的驅(qū)動下，Xiaomi MiMo-V2-Flash做到了參數(shù)量很小，但代碼能力和Agent能力，已經(jīng)達(dá)到全球開源模型的TOP2，基本上已經(jīng)比過了DeepSeek-V3.2，Kimi K2-Thinking等，但這兩個模型的母參數(shù)量分別是小米的2倍到3倍。

（全球頂尖模型測評基準(zhǔn)效果對比，圖片來自小米）

MiMo-V2-Flash的 API 定價為: 輸入 0.7 元 / 百萬 tokens，輸出 2.1 元 / 百萬 tokens。在全球大致相同水位的頂尖模型速度和成本象限里，MiMo-V2-Flash實現(xiàn)了低成本、高速度。

（全球頂尖模型速度 vs 成本，圖片來自小米）

比如，MiMo-V2-Flash比DeepSeek-V3.2更便宜，但推理速度是后者的大概三倍左右。MiMo-V2-Flash比肩閉源模型 Claude 4.5 Sonnet，但推理價格僅為其2.5%且生成速度提升至2倍。

羅福莉解釋稱，MiMo-V2-Flash圍繞極致推理效率設(shè)計了模型結(jié)構(gòu)，通過3層MTP推理加速并行Token驗證，實現(xiàn)了2.0到2.6倍的推理速度提升。

MiMo-V2-Flash的效率提升，是因為模型結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新：包括采用5:1的Sliding Window Attention (SWA) 與Global Attention（GA）混合結(jié)構(gòu)，此外引入MTP (Multi-Token Prediction) 訓(xùn)練提升基座能力的同時，在推理階段通過并行驗證MTP Token。

“真正的智能體要跟世界共存”

在本次大會演講中，羅福莉還闡述了目前大模型的缺陷，以及下一代智能體系統(tǒng)必須具備的能力。

她表示，如果回到生命進(jìn)化的歷程，會發(fā)現(xiàn)自然界在構(gòu)建智能的這個金字塔的時候，其實遵循著非常嚴(yán)密的邏輯。生物演化的規(guī)律是先具備了對物理世界的感知，最后才誕生的語言。

但是現(xiàn)在大模型的發(fā)展路徑其實是跟生物進(jìn)化路徑不同步的，甚至說是一種倒敘、跳躍。大模型是先學(xué)會了語言，再補(bǔ)齊思考能力，最終補(bǔ)齊對物理世界的感知。

這是為什么？其實模型智能的產(chǎn)生首先是在語言領(lǐng)域，這不僅僅是一種符號的排列組合，更是人類的思維在文本領(lǐng)域的一個投射，這個投射本質(zhì)上是一種有損的壓縮。

當(dāng)大模型在海量文本上進(jìn)行學(xué)習(xí)，當(dāng)模型試圖把loss（損失）降到最低的時候，我們發(fā)現(xiàn)這其實是在壓縮人類數(shù)十億年間關(guān)于這個世界的一種認(rèn)知，這種壓縮的過程在我們來看就是智能。

所以其實大模型是通過語言的爆發(fā)，通過去scaling計算算力、scaling數(shù)據(jù)，從而理解了人類的思維，但其實它并不真正像人類一樣具備對整個物理世界的感知。

羅福莉認(rèn)為，下一代真正的智能體系統(tǒng)，不是一個語言模擬器，而是需要跟世界共存，必須要具備兩個潛能：一是從回答問題變成完成任務(wù)，包括記憶能力、推理能力、自主決策規(guī)劃等方向背后的研究深度都很深。

二是必須要有感知能力，這意味著統(tǒng)一的動態(tài)系統(tǒng)是非常有必要的，是為我們?nèi)ダ斫庹麄€世界很關(guān)鍵的基礎(chǔ)。在這些基礎(chǔ)上，我們可以很無縫地將模型去嵌入眼鏡上等智能終端，融入到我們的生活里。

大模型本質(zhì)上是用了算力的暴力美學(xué)，直接去攻克了最底層的語言，但是跳過了中間非常多的部分，包括對世界的感知、模擬，以及必須要有實體跟環(huán)境產(chǎn)生交互。

這也是為什么大模型其實已經(jīng)做到了數(shù)學(xué)和奧林匹克競賽差不多的水平，也能去模仿莎士比亞風(fēng)格去寫作，但是并不太懂重力這些物理法則的含義，并且有時候經(jīng)常會產(chǎn)生一些幻覺。

“下一步，我們本質(zhì)上要打造的并不是一個程序，其實是一個具備物理一致性、時空連貫性的虛擬宇宙，這代表著AI能力的本質(zhì)跨越?！绷_福莉表示，小米的大模型Core團(tuán)隊就是在這樣的長期愿景中誕生的。

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