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未來(lái)一年大模型的關(guān)鍵詞是什么?小米MiMo大模型負(fù)責(zé)人羅福莉:“進(jìn)化”

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3月27日,2026中關(guān)村論壇年會(huì)“人工智能主題日·主題論壇”在京舉辦。小米MiMo大模型負(fù)責(zé)人羅福莉出現(xiàn)在以“OpenClaw與AI開(kāi)源”為主題的圓桌論壇環(huán)節(jié)。

羅福莉稱,OpenClaw(俗稱:“龍蝦”)的核心價(jià)值有兩點(diǎn),第一是開(kāi)源。從基座模型的角度看,這類框架一方面保證了基座大模型的下限,另一方面又拉伸了它的上限。第二是OpenClaw點(diǎn)燃了大家對(duì)Agent(智能體)層的想象力。在她看來(lái),隨著大模型及Agent框架的進(jìn)步,推理需求會(huì)繼續(xù)迅速增長(zhǎng),甚至將競(jìng)爭(zhēng)帶到模型之外的算力、推理芯片、能源層面。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者注意到,被要求用一個(gè)詞描述未來(lái)一年大模型發(fā)展的趨勢(shì)以及自己的期待時(shí),羅福莉選擇了“進(jìn)化”。

OpenClaw最核心的價(jià)值有兩點(diǎn)

羅福莉穿著黑白格子衫和牛仔褲,是臺(tái)上穿著最松弛的一位嘉賓。作為小米MiMo大模型負(fù)責(zé)人,她在過(guò)去數(shù)月間與團(tuán)隊(duì)一起發(fā)布了多款自研模型,也因AI“天才少女”、前DeepSeek研究員等身份標(biāo)簽備受關(guān)注。


(圖源:主辦方供圖)

談及近期大火的OpenClaw,羅福莉稱,自己將其看作Agent框架層面一個(gè)非常革命性、也非常顛覆性的事件。“雖然我知道,我身邊很多做深度Coding(編碼)的人,第一選擇可能仍然是Claude Code(Anthropic公司推出的終端AI編程助手),但我相信,只要真正用過(guò)OpenClaw,你就會(huì)很明確地感受到,這個(gè)框架在很多設(shè)計(jì)上其實(shí)是領(lǐng)先的。包括最近Claude Code的不少更新,在我看來(lái),某種程度上也是在向OpenClaw靠近?!绷_福莉稱。

以自己的使用體驗(yàn)為例,羅福莉談到,OpenClaw最核心的價(jià)值有兩點(diǎn)。第一是開(kāi)源。她進(jìn)一步稱,如OpenClaw、Claude Code這樣的框架,很大的價(jià)值在于將國(guó)內(nèi)那些還沒(méi)有完全逼近閉源模型、但已經(jīng)位于開(kāi)源模型賽道前列的模型,上限顯著拉高了。從基座模型的角度看,這類框架一方面保證了基座大模型的下限,另一方面又拉伸了它的上限。第二是“除此之外,我覺(jué)得它給整個(gè)社區(qū)帶來(lái)的另一個(gè)重要價(jià)值,是點(diǎn)燃了大家對(duì)于Agent層的想象力?!绷_福莉稱。

把推理成本打來(lái) ,把速度提上去

被問(wèn)及“小米做大模型的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)”時(shí),羅福莉笑著將問(wèn)題退了回去?!拔蚁胂劝选∶鬃龃竽P陀惺裁椽?dú)特優(yōu)勢(shì)’這個(gè)問(wèn)題放一放。我更想談的,其實(shí)是中國(guó)大模型團(tuán)隊(duì)在做基座模型這件事上的整體優(yōu)勢(shì),因?yàn)槲矣X(jué)得這個(gè)話題更有普遍價(jià)值。”

據(jù)羅福莉介紹,大概從兩年前開(kāi)始,她就已經(jīng)看到,中國(guó)的基座模型團(tuán)隊(duì)在這個(gè)方向上出現(xiàn)了非常重要的突破:在有限算力,尤其是在NVLink(由英偉達(dá)開(kāi)發(fā)的一種?高速、低延遲的芯片間互連技術(shù))互聯(lián)帶寬受限的情況下,該如何突破這些硬件條件帶來(lái)的限制,做一些看起來(lái)像是在為效率妥協(xié)、但本質(zhì)上卻是模型結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的工作,如 DeepSeek V2、V3系列中的細(xì)粒度MoE和MLA等。

“后來(lái)我們看到,這類創(chuàng)新其實(shí)帶來(lái)了一場(chǎng)真正的變化?!痹谒磥?lái),DeepSeek的出現(xiàn),給了國(guó)內(nèi)所有基座模型團(tuán)隊(duì)很大的勇氣和信心。包括DeepSeek的相關(guān)探索,Kimi的相關(guān)方案,以及小米面向下一代模型結(jié)構(gòu)所做的一些研究,都指向同一個(gè)問(wèn)題:進(jìn)入Agent時(shí)代之后,模型結(jié)構(gòu)到底應(yīng)該如何進(jìn)一步演化。

“剛才我們一直在討論OpenClaw。只要你真正用過(guò)就會(huì)發(fā)現(xiàn),它往往是越用越好用,越用越聰明。而它成立的一個(gè)前提,就是推理階段必須擁有足夠長(zhǎng)的context(上下文)?!?/p>

羅福莉直言,Long context (長(zhǎng)上下文)其實(shí)已經(jīng)是一個(gè)被討論了很久的話題,但直到今天,大家才真正開(kāi)始意識(shí)到,不是模型做不到百萬(wàn)級(jí)甚至千萬(wàn)級(jí)上下文,而是如果推理成本太高、速度太慢,這件事就沒(méi)有現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

“所以,真正關(guān)鍵的問(wèn)題是,能不能在100萬(wàn)甚至1000萬(wàn)級(jí)context的情況下,把推理成本打下來(lái),把速度提上去?!痹谒磥?lái),只有在這種前提下,用戶才會(huì)愿意把真正具有高生產(chǎn)力價(jià)值的任務(wù)交給模型,模型也才有機(jī)會(huì)在長(zhǎng)上下文環(huán)境中完成更高復(fù)雜度的任務(wù)。甚至可以說(shuō),只有到了1000萬(wàn)級(jí)、上億級(jí)上下文的階段,才可能真正看到模型的自我迭代能力被釋放出來(lái)。

“我們現(xiàn)在也在思考,怎樣構(gòu)造更有效的學(xué)習(xí)算法;怎樣采集在100萬(wàn)、1000萬(wàn)、甚至更長(zhǎng)上下文里,真正具有長(zhǎng)期依賴關(guān)系的文本;以及怎樣結(jié)合復(fù)雜環(huán)境,生成高質(zhì)量的軌跡數(shù)據(jù)。這些,都是我們正在持續(xù)推進(jìn)的事情?!?/p>

羅福莉稱,自己看到的更長(zhǎng)期趨勢(shì)是,隨著大模型本身在飛速進(jìn)步,再疊加Agent框架的加持,推理需求一定會(huì)繼續(xù)迅速增長(zhǎng),這就將競(jìng)爭(zhēng)帶到了另一個(gè)維度,模型之外的算力、推理芯片,甚至能源層面的競(jìng)爭(zhēng)。

“自進(jìn)化”已具備比較可行的實(shí)現(xiàn)路徑

被要求用一個(gè)詞描述未來(lái)一年大模型發(fā)展的趨勢(shì)以及自己的期待時(shí),羅福莉選擇了“進(jìn)化”。同時(shí),她對(duì)一年這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)也表示了贊同?!拔矣X(jué)得,把這個(gè)問(wèn)題收縮到一年的尺度非常有意義。如果把時(shí)間拉到5年,在我對(duì)AGI的理解里,很多事情幾乎已經(jīng)是必然會(huì)發(fā)生的了。”

在她看來(lái),雖然“進(jìn)化”聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)抽象,但她最近對(duì)這個(gè)詞有了更具體、也更務(wù)實(shí)的理解,也于近期真正開(kāi)始感受到,“自進(jìn)化”其實(shí)已經(jīng)具備比較可行的實(shí)現(xiàn)路徑。她表示,隨著模型能力增強(qiáng),在過(guò)去單純對(duì)話式的范式下,預(yù)訓(xùn)練模型的上限其實(shí)并沒(méi)有被真正發(fā)揮出來(lái)。而今天,這個(gè)上限正在被Agent框架逐步激活。

“我們現(xiàn)在已經(jīng)摸到這個(gè)邊界了。”羅福莉稱,如果這種“自進(jìn)化”機(jī)制可以持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn),潛力將會(huì)非常大。“現(xiàn)在其實(shí)很多國(guó)內(nèi)模型已經(jīng)能夠穩(wěn)定跑上一到兩天了。當(dāng)然,這和任務(wù)難度有關(guān)。”她提到,在一些確定性較強(qiáng)的任務(wù)上,模型已經(jīng)能自主優(yōu)化并持續(xù)執(zhí)行兩三天。

在羅福莉看來(lái),“自進(jìn)化”是一個(gè)真正可能創(chuàng)造新東西的方向,不是簡(jiǎn)單地替代人類已有的生產(chǎn)力,而是像頂尖科學(xué)家一樣,去探索世界上原本還不存在的東西。一年前,她覺(jué)得這個(gè)過(guò)程大概要三到五年;但到了最近,反而覺(jué)得這個(gè)時(shí)間窗口應(yīng)該縮短到一到兩年?!拔覀兛赡芎芸炀湍芸吹剑谝粋€(gè)很強(qiáng)的自進(jìn)化Agent框架加持下,大模型對(duì)科學(xué)研究帶來(lái)至少指數(shù)級(jí)的加速。期待這種范式未來(lái)能夠輻射到更廣泛的學(xué)科和領(lǐng)域。"

分享結(jié)束后,人群涌向羅福莉,她在會(huì)議主辦方的引導(dǎo)下快速走向會(huì)場(chǎng)外,并以后續(xù)“有事”為由婉拒了采訪訴求,但仍有追逐者一直跟隨。一位志愿者向前對(duì)她表達(dá)了感謝,提及此前在網(wǎng)絡(luò)上受到羅福莉的文章的啟發(fā),羅福莉做了個(gè)握拳的動(dòng)作,還對(duì)這名志愿者說(shuō):“加油”。

(每經(jīng)記者李少婷對(duì)本文亦有貢獻(xiàn))

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