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小米羅福莉AI團隊最新突破 自研Agent效率系統使算力成本直降71.2%
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3月17日｜據智能紀元AGI，前DeepSeek研究員、小米MiMo大模型負責人羅福莉發表論文，與北京大學聯合研發出統一的資源管理系統 ARL-Tangram。ARL-Tangram 採用統一的動作級公式和彈性調度算法，不僅滿足異構資源約束，而且最大限度地縮短動作完成時間（ACT），以及實現定製化異構資源管理器。 在真實世界的智能體強化學習任務上的評估表明，ARL-Tangram可以將平均ACT提高高達4.3分。可將強化學習訓練的步驟持續時間縮短至多1.5 倍，並節省高達71.2%的外部資源。這是羅福莉在小米發表的第二份突破性技術成果論文。去年10月，小米AI團隊攜手北京大學聯合發佈一篇聚焦MoE與強化學習的論文，其中已經出現羅福莉的名字，成為羅福莉在小米發表的首篇論文成果。新聞來源 (不包括新聞圖片): 格隆匯 |
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