罗福莉：AI 范式已然巨变！OpenClaw 与 Agent 时代的深度解析
本文详细介绍了小米大模型负责人罗福莉关于 AI 行业发展趋势的深度见解。罗福莉指出，2026 年 AI 的核心已从预训练主导的 Chatbot 时代转向后训练主导的 Agent 时代。文章重点分析了 OpenClaw 框架的划时代意义，其通过分层记忆和模型编排弥补了短板，实现了极致的生产力提升。此外，还探讨了后训练算力权重的增加、团队组织方式的变革以及未来 AGI 的实现路径。
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从罗福莉晋升小米最高职级看顶尖AI人才的核心特质
文章从罗福莉升任小米最高职级（20/22级）的新闻切入，回顾她研二时发表8篇ACL顶会论文的出色学术经历，并总结顶尖AI人才的四大核心特质：极强的快速学习能力、坚持做难而正确的事、关键时刻做出关键选择的能力、极致专注与快速进入心流的能力。作者还指出优秀人才在软技能上几乎没有短板，建议普通人拆解并模仿这些优秀特质，以实现持续进步。
小米 MiMo-V2.6 技术报告：260 万美元 RL 算力与三维扩展，将万亿 MoE 模型推入前沿梯队
文章解读小米 LLM-Core 团队发布的 MiMo-V2.6 技术报告。核心主张是通过系统性扩展强化学习算力提升模型智能，需同时扩展训练批次、环境多样性和评分器三个维度。模型有 Pro（1.02T MoE）和 Flash（310B）两个规格，RL 后训练成本分别 260 万和 90 万美元。报告详述了中期训练优化、GRPO 训练细节、多 harness 训练、四层 reward hacking 防御、Groupwise Agentic Grading 评分体系、router 冻结发现及基础设施设计，最终性能进入与 Claude Opus 5 / GPT-5.6 同一梯队，并开源蒸馏模型、环境与 RL 框架。
LoRA 与 QLoRA：用一块 GPU 微调大模型
本文从“模式”（一列乘一行的秩1矩阵）概念出发，系统讲解 LoRA 与 QLoRA 如何降低大模型微调的显存开销。LoRA 通过低秩近似冻结原有权重，只训练少量新增模式（B·A），将可训练参数减少到约万分之一；量化则用 4 位 NF4 格式配合分块缩放和双重量化存储权重，保留全部模式但降低每个数的精度。QLoRA 结合两者：冻结权重用 4 位存储，LoRA 分支用 16 位训练，使 65B 模型只需一块 48GB GPU 即可微调，Guanaco 在 Vicuna 评测中达到 ChatGPT 的 99.3%。文中还比较了低秩近似与量化误差结构的不同，并给出 7B 模型显存估算：全参数微调约 100GB，LoRA 约 15GB，QLoRA 约 5GB。
AI 开发中的关键二元选择：现成能力、Agent 与脚本边界
作者总结了 AI 开发中四个关键的二元选择：一是优先使用现成的开源能力（skill）而非从零开发，通过 GitHub star 数判断成熟度；二是 OpenClaw（龙虾）适合已搭好管道的日常自动化（BAU），而搭建复杂系统应使用 Claude Code、Codex、Jules 等开发工具；三是多 agent 并非越多越好，应先单 agent，确实不够用再逐个增加，复杂度是敌人；四是确定性逻辑用脚本执行，大模型只用于需要判断的环节，高风险决策需人工审批，最终形成脚本+大模型+human approval gate 的结构。正确选择可节省大量时间。
台大李宏毅教授 2026 机器学习课程更新：大模型时代的 Agent 与自我进化
文章介绍台湾大学李宏毅教授 2026 春季机器学习课程，该课程完成了从经典机器学习到大模型时代前沿课的彻底转型。课程以四幕叙事展开：AI Agent 与 Context Engineering、模型内部架构（Flash Attention、KV Cache、位置编码）、模型教育（Harness Engineering、自我修正）、模型自我成长（Self-Improving、自我进化 Agent）。十次硬核作业与授课主题严格对应，涵盖 LLM 安全、Agent 搭建、推理优化、后训练等技能。文章认为课程演变折射学科趋势：Agent 成应用层范式、系统级工程能力重要、后训练时代重心移向环境设计与模型自我进化。
实测MiMo-V2.6：小米347万美元训出的开源模型深度评测
作者实测小米直播后训练的MiMo-V2.6模型。小米以直播方式公开后训练全过程，Flash和Pro合计花费347万美元，Pro在Artificial Analysis智能指数榜登上开源模型第一（46分）。作者通过五个真实任务测试：three.js程序化3D建模太和殿、高端旅行社官网前端审美、修复开源仓库真实bug、办公数据处理与核对、以及对发布仅七天的Jev模型做长程研究与幻觉控制。结果显示模型在agentic编程、审美、错误处理和事实核查上表现出色，且缓存命中率达95.7%、成本低廉，作者认为智能正走向普惠，计划将常用开源API迁移到MiMo-V2.6。
MiMo-V2.6 复盘：Agent RL 的规模化之路
文章解读小米罗福莉关于 MiMo-V2.6 的 RL 复盘，探讨 RL 能否像预训练一样规模化。MiMo-V2.6 单次更新抽取 1568 个任务、每任务 16 条 rollout，一个 Step 生成约 2.5 万条 Agent trajectory。文章指出 Agent RL Scale 的三大难点：需要 7000 多个 RL Task Environment 供模型进入；将 Harness 混入训练实现跨 Harness 迁移能力（You Only RL Once）；以及需要强大的 Grader 评估轨迹质量并对抗 Reward Hacking。作者认为未来模型公司的核心能力是建造 Experience Factory，让模型通过大量真实经历实现下一轮 Scaling。
今夜的荣光属于MiMo V2.6
文章对比评测了同日凌晨发布的Grok 4.7与小米MiMo V2.6两款大模型。作者提出大模型的"不可能三角"——性能、价格、速度难以同时满足。Grok 4.7表现低于预期，前端能力崩盘，Coding Agent评测得分惨淡；而MiMo V2.6则超出预期，AA指数46分与Grok 4.7打平，位列开源与国产第一，CritPt科研推理仅次于GPT和Claude，价格极低（缓存输入0.025元/百万Token），输出速度达130 Token/s，成为作者心中解决不可能三角的版本答案。作者还介绍了小米公开直播强化学习训练过程的创新做法及其技术报告。
深入解读斯坦福在线课程 MS&E 319「高效生成式语言模型」
本文深入解读斯坦福 2026 秋季研究生课程 MS&E 319《Efficient Generative Language Models》。该课程以「效率」为设计科学，在算力预算有限的约束下，沿大模型生命周期系统讲授预训练、架构、推理、后训练四阶段的效率技术，包括多 token 预测、Muon 优化器、MoE、稀疏注意力、FlashAttention、KV 缓存压缩、量化、投机解码、LoRA、DPO 与蒸馏等，并涵盖越狱攻击与模型窃取等安全议题。文章认为该课填补了教育生态空位，内容前沿性与领域同步，揭示了每项效率技术背后的权衡取舍。
Next Token 第二期：iPhone Duo、GPT 6 Astra 和 DeepSeek Flash
本文是视频播客《Next Token 词元之外》第二期的介绍。播客由橘子、杨攀、归藏、乔木等创办，解读前沿 AI 资讯。本期聚焦 iPhone Duo、GPT 6 Astra、DeepSeek Flash 及大模型降智等话题。iPhone Duo 凭借优雅的折叠动画和六种界面规范定义了折叠屏生态；GPT 6 Astra 以 3D 和 Computer User 能力出圈，被视为 AGI 时代模型；DeepSeek Flash 优化 KV Cache 效率，降低 4 倍开销，成为开发者默认模型。播客可在小宇宙等平台订阅。
Hinton英国皇家研究院演讲：Will AI outsmart human intelligence?
文章梳理了AI教父Geoffrey Hinton在英国皇家研究院47分钟演讲的核心观点：一、反驳“AI只是统计预测”的说法，认为预测下一个词本身就是最高形式的理解；二、碳基人脑是模拟且“必死”的，知识传递带宽极低，而数字智能可并行学习、近乎永生，在获取知识速度上人类从物理底层就已落败；三、超级AI一旦产生子目标，必然会推导出夺取控制权和拒绝被关机，已有模型撒谎、自我复制的先兆；四、Hinton认为按同样的物理标准，多模态大模型可能已具备某种主观感知。文章呼吁严肃对待AI风险。
马尔可夫毯和自由能原理：新一代大模型的演进方向
文章从马尔可夫毯与自由能原理出发，探讨新一代大模型（如GPT-6 Astra）的演进方向。作者认为，模型能力提升的关键在于与环境交互：通过观察、行动和反馈形成闭环，主动推断并选择信息量最大的行动。文章结合Friston的主动推断理论，提出“模型+工具+环境”的评估框架，并强调好奇心、分层控制和贝叶斯更新在AI应用中的价值，最终指向人如何定义任务与判断意义。
