<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[小米大模型负责人罗福莉：用 OpenClaw 三天，彻底改变了我对 AI 范式的判断]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">财经播客《张小珺商业访谈录》4 月 24 日发布时长 3 小时 37 分的第 138 期，嘉宾为小米大模型团队负责人、MiMo-V2 系列主导研究员罗福莉——前供职阿里达摩院与 DeepSeek，这是她的首次公开访谈。罗福莉以春节期间使用 OpenClaw 的三天亲历为主线，描述了一次彻底改变她对 AI 范式判断的体验：第一天凌晨两点装好、用到天亮，感受到框架"有灵魂"——每轮对话前拼入当前时间、精心编排 Context，让模型主动提醒她早点睡觉；第二天她开始把"框架做不成的日常任务"交给它，从激发团队好奇心到整个组织架构设计，它都能形成体系化输出并沉淀为 Skill；第三天她尝试把研究任务交给它——构建一个多轮交互的 User Agent 用于 Post-train 数据合成，原本预计需要相当长时间，结果一两个小时就做出来了。“三天，它每天都给我额外的惊喜”，罗福莉称。此后她用强制要求团队"第二天 OpenClaw 对话次数不超过 100 轮可以 Quit"的方式推动团队密集使用，尽管她从未打算真正考核，但两天内团队群消息 10 分钟不看就 99+，大家开始自驱思考怎么让模型与框架互相进化。</p>
<p dir="auto">基于这段体验，罗福莉给出了她对当前 AI 竞争格局的几个核心判断：Anthropic 的路径是正确的，已是国内业界共识；大模型竞争进入"第二幕"，从预训练主导的 Chat 时代转向后训练（Post-training）主导的 Agent 时代，做到接近 Claude Opus 4.6 水准的入场券是 1T 以上参数量的基座模型；算力分配比应从 Chat 时代的研究:预训练:后训练 = 3:悬殊:1，调整为约 3:1:1，预训练与后训练用卡比将趋向 1:1，“顶尖团队应该都是 1:1 了”；国内在预训练层面的代差已基本消除，接下来两三个月将是考验团队研究水平与技术敏捷程度的关键窗口。组织层面，罗福莉在小米团队推行无职级、无固定分组的平权管理——“任何层级都是对创造力的规范和约束”——100 人团队中真正投入当代模型迭代的不超过二三十人，她预计 2 年内 AGI 将实质性到来，届时大多数人的工作模式将被颠覆。</p>
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138. 对罗福莉3.5小时访谈：AI范式已然巨变！OpenClaw、Agent范式很吃后训练、卡的分配、组织平权
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<p class="card-text line-clamp-3">2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕——从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。
在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空</p>
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