前DeepSeek研究员、现任小米MiMo大模型团队负责人罗福莉，近日以通讯作者身份发表了与北京大学合作研发的统一资源管理系统ARL-Tangram相关论文。该系统通过创新的动作级公式与弹性调度算法，在异构资源管理领域实现关键突破，可显著提升智能体强化学习任务的执行效率。
技术评估数据显示，ARL-Tangram在真实场景测试中将平均动作完成时间（ACT）缩短4.3分，训练步骤耗时最高减少1.5倍，同时降低71.2%的外部资源消耗。其核心优势在于构建了统一的资源管理框架，既能满足不同硬件架构的约束条件，又能通过动态调度优化任务执行路径。这项成果标志着小米在AI基础设施领域的技术积累进入新阶段。
公开资料显示，这是罗福莉加入小米后发表的第二项重大技术成果。2024年10月，她曾参与小米与北京大学联合发布的MoE（混合专家模型）与强化学习融合研究论文。作为小米AI战略的核心成员，罗福莉带领的MiMo大模型团队持续推进多模态智能体的研发，重点探索语言模型与物理世界交互的技术路径。
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。她在社交平台发文表示："智能的终极形态必将突破语言边界，在物理世界产生真实影响。目前正与团队共同构建这种跨越虚实的技术体系，这是通往通用人工智能（AGI）的重要一步。"这段表述揭示了小米AI团队的技术愿景与战略方向。
据行业观察，ARL-Tangram的研发成果将直接应用于小米智能生态的多个场景，包括自动驾驶决策系统、智能家居设备协同以及工业机器人控制等领域。该系统通过优化异构计算资源的利用效率，为大规模AI模型的实时推理提供了技术支撑，有望提升小米全生态产品的智能化水平。
