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%

格隆汇3月17日｜据智能纪元AGI，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。