罗福莉揭秘小米AI大模型:从追赶到领跑,AI时代已悄然来临

   发布时间:2026-04-28 16:00 作者:柳晴雪

在近期一场长达近4小时的深度对话中,张小珺与小米大模型团队负责人罗福莉展开了一场关于AI前沿发展的思想碰撞,诸多普通人也能理解的有趣观点浮出水面。

谈及国内外大模型公司的差距,罗福莉表示,目前国内头部大模型公司与美国顶尖公司存在两三个月的代差。不过,这并非意味着两三个月就能实现超越,而是追赶后能达到当下的同水准。同时,她对未来充满信心,认为在全球AI领域,中国极有可能领先。

在众多AI产品中,OpenClaw引起了罗福莉的高度关注。她坦言,起初对OpenClaw不屑一顾,但春节期间拉着父母一起使用后,态度发生了巨大转变,不仅要求全员使用,还将其视为划时代的Agent框架,代表着群体智能演进的范式。为了让团队成员积极使用,前期在工作群推广效果不佳后,她引入了“检查机制”,成功激发了大家的热情。对于OpenClaw卖给OpenAI这一事件,她认为这必然存在耦合,结果可能是好是坏难以预料。她还指出,目前各家的Claw大同小异,但OpenClaw进化速度最快,不过其视频理解能力相对较弱。与黑盒的Claude相比,开源的Claw具有更大可能性,能实现更好的交互方式,进化速度也更快。

小米AI团队的规模和管理模式也颇具特色。团队全链路超100人,没有严格的组别划分,罗福莉1对100进行管理。团队不太依赖传统的管理方式,而是靠热爱驱动,大家为了共同的热爱和信仰努力前行。罗福莉对雷军赞赏有加,称雷军是一位非常好且极具战略眼光的老板和天使投资人,在加入前就达成共识,对团队工作限制较少。她还提到,小米虽是大公司,但灵活性极高,以创业为导向。

在科研理念上,罗福莉认为论文并非越多越好,团队成员发论文时她也不参与署名。她发现,做过实验与理论型认知存在较大偏差,行业信息主要来自自迭代。对于大模型的发展,她认为总参1T模型是Agent入场券,是达到接近Claude Opus 4.6水平的必要条件。大模型的演进与人类不同,不存在生存危机,进化更自由、散漫、有创造力,且有人类知识基础积累。机器人是智能体交互必然涌现的方式,但目前受限于硬件发展。

在AI的发展趋势方面,罗福莉认为Agent框架自进化与人和模型的自迭代(人与大模型的连接、交互形式)目前还未有人能做到,而小米团队正在推进,预计进度会很快。AI发展速度极快,2026年会发生什么难以预料,两周时间取得的成果可能超出想象。对于定价逻辑,她认为不应基于推理成本,而应考虑产生的价值,用框架优势定价较为合理。从Flash到AGI,今年的进度可达60%-70%,两年内有望实现,且开源会加速AGI的发展。Agent框架接下来将更快速进化。

当被问及如何留在AI发展的牌桌上时,罗福莉认为,预训练基座是关键,不能出错;要提升Agent框架与模型的自进化能力;将Agent架构与现有资源和生态位耦合;公司需愿意采用新方式做事。她还思考了AI替代工作后人类的价值与意义,认为开源与安全并不冲突,安全应由模型考虑,隐私内容可在本地端完成,复杂任务再交给云端协同。

罗福莉分享了自己的工作习惯,她通常早上11点开始工作,晚上12 - 4点结束,睡眠时间在4 - 6小时,认为睡太多是浪费时间,但这不代表团队的工作状态。她的工作心法是做符合当下价值观、对更多人产生价值且有意义的事情。加入小米半年后,她感觉每天都在否定昨天的自己,在自我内省和反省中成长。她过去最满意的作品是工业级产品DeepSeek V2,从采访中仍能看出她对它的看好。

算力卡是AI发展避不开的话题。罗福莉提到,1T是当时团队已有卡的极限区间,训练需要几千张卡,实际研究用卡是训练卡的3 - 5倍。卡的数量是最大瓶颈,好的想法和代码很快能出来,但测试需要卡和GPU效率。推理卡的需求量远高于训练卡,算力卡和存储需求将持续爆发。

对于创业公司,罗福莉认为,除了基座大模型以外的创业公司,团队规模会越来越小,几个人甚至一个人就能成立公司,今年内Multi Agent很可能成为现实。她建议科技互联网行业人士拥抱AI、尝试Claw,同时有条件的家庭应让孩子尽早尝试AI产品,建立基础认知,因为未来AI将如同打字、搜索、office一样,成为基础且必须掌握的能力。

 
 
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