小米AI团队自研Agent效率系统，算力成本降低71.2%

小米AI团队自研Agent效率系统，算力成本降低71.2%

3月17日，小米AI团队在智能纪元AGI平台上发布消息，前DeepSeek研究员、小米MiMo大模型负责人罗福莉与北京大学合作，成功研发出统一的资源管理系统ARL-Tangram。

ARL-Tangram系统采用动作级公式和弹性调度算法，能够满足异构资源约束，并缩短动作完成时间，实现定制化异构资源管理。

在智能体强化学习任务的实际评估中，ARL-Tangram系统将平均动作完成时间提高了4.3分，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。

罗福莉表示，这是她在小米的第二项突破性技术成果，去年10月，小米AI团队与北京大学共同发布了一篇聚焦MoE与强化学习的论文，罗福莉的名字首次出现在其中。

罗福莉在2025小米人车家全生态合作伙伴大会上宣布加入小米Xiaomi MiMo大模型团队，并表示正在致力于构建智能从语言迈向物理世界的未来。