论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement Learning。作者之一，就是罗福莉。 要用GPU去做模型推理，要用CPU去执行代码，要用API去处理搜索、数据库，可能还要用浏览器进行网页操作 ...
多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。UniPat AI 构建了一个极简的视觉智能体框架 ——SWE-Vision，让模型可以编写并执行 Python ...
作者 | 北京大学 DCAI 团队在大模型（LLM）研发进入深水区的 2026 年，行业共识正经历从“模型中心（Model-Centric）”向“数据中心（Data-Centric）”的深刻演进。随着 Scaling Law ...
3月16日消息，小米AI实验室研究员罗福莉，也就是很多人口中的“天才少女”，又发论文了。论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement Learning。作者之一，就是罗福莉。如果只看标题，这篇论文似乎只是一个偏工程的研究：如何让AI ...
多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。 活跃在AGI基础研究前沿的技术团队UniPat AI构建了一个极简的视觉智能体框架——SWE-Vision，让模型可以编写并执行Python代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE-Vision均达到了当前最优水平。 模型看得见，却没法精确处理 多模态大模型的代码能力在过去一年取得了惊人进展——独立搭建项目、 ...
尽管业界普遍推荐，但苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的一篇新论文得出结论， AGENTS.md 文件可能经常阻碍 AI 编码智能体。研究人员建议完全省略由 LLM ...
你有没有讲过“不合适”的笑话，买过“不合适”的拖地长裤。当你把本该属于「这样」的东西强行用来「那样」，这种unsuitable就会带来别样的幽默和潮流。我们正处在一个万物皆可错位的时代：最顶尖的AI算力不去计算宇宙大爆炸，而是盯着你的尿频以便翻桌；想 ...
20 小时
他， AI 时代的爽文男主
AI 时代大学生创业*的机遇在于资源平权。一个人也能借助 AI 快速做出 MVP、快速迭代、快速触达全球用户。真正稀缺的品质不是「会用 AI」，而是能定义真实问题，并持续把技术变成可交付的产品价值。
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小米研究员罗福莉新论文聚焦AI Agent：动作级调度破解算力浪费难题
人工智能领域正经历一场从“模型中心”向“Agent系统”的范式转移。传统AI系统以单一模型为核心，通过输入数据、模型计算、输出结果的线性流程完成任务，其资源消耗集中于GPU算力。但随着AI Agent技术的突破，计算模式发生根本性变化——系统开始整合GPU、CPU、API接口、存储设备和网络资源，形成多维度资源协同的复杂架构。 以典型任务为例，现代AI ...
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