前DeepSeek研究员、现任小米MiMo大模型团队负责人罗福莉，近期在资源管理领域取得重要突破。其主导研发的统一资源管理系统ARL-Tangram，通过与北京大学科研团队联合攻关，成功构建出基于动作级公式的创新架构，为异构资源调度提供了全新解决方案。
该系统的核心突破在于弹性调度算法的优化设计。研究团队通过建立统一的数学模型，使系统能够动态适配不同类型计算资源的约束条件，在保证任务执行质量的前提下，将动作完成时间（ACT）指标提升最高达4.3分。实验数据显示，在强化学习训练场景中，该技术可将单步训练时长压缩至原有水平的66.7%，同时减少71.2%的外部资源调用需求。
这项成果标志着罗福莉在小米任职期间的第二项重大技术突破。早在2024年10月，她就以核心作者身份参与小米AI团队与北京大学的合作研究，在MoE架构与强化学习融合领域发表首篇论文。此次新系统的问世，进一步巩固了其在人工智能基础设施领域的学术影响力。
在2025年小米人车家全生态合作伙伴大会上，罗福莉首次以小米研究员身份公开亮相。她在社交平台分享的职业感悟引发行业关注："当智能技术突破语言边界，真正融入物理世界时，我们正在见证人机协同的新纪元。在MiMo团队，一群怀揣热忱的科研人员正在共同描绘AGI的实践蓝图。"
据技术白皮书披露，ARL-Tangram系统已进入小米内部测试阶段，首批应用场景涵盖自动驾驶训练、智能家居优化等跨领域任务。该系统的模块化设计支持快速适配不同业务需求，其资源调度效率的显著提升，为大规模AI模型的工业化部署提供了关键技术支撑。
