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独家|小米“AI才女”罗福莉团队最新突破!自研Agent效率系统使算力成本直降71.2%
罗福莉已经给我的文章亲手点过赞了。
就在刚刚,95后AI“天才少女”、前DeepSeek研究员、小米MiMo大模型负责人罗福莉再度发表重磅论文。
3月16日,罗福莉领导的小米MiMo大模型团队,与北京大学联合研发出统一的资源管理系统ARL-Tangram。
ARL-Tangram采用统一的动作级公式和弹性调度算法,不仅满足异构资源约束,而且最大限度地缩短动作完成时间(ACT),以及实现定制化异构资源管理器。
在真实世界的智能体强化学习任务上的评估表明,ARL-Tangram可以将平均ACT提高高达4.3 分。可将强化学习训练的步骤持续时间缩短至多1.5倍,并节省高达71.2%的外部资源。
这是罗福莉在小米发表的第二份突破性技术成果论文。
就在发布不久,罗福莉就在后台给我点赞了。
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就在刚刚,95后AI“天才少女”、前DeepSeek研究员、小米MiMo大模型负责人罗福莉再度发表重磅论文。
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这是罗福莉在小米发表的第二份突破性技术成果论文。
就在发布不久,罗福莉就在后台给我点赞了。
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【用品牌思路打造个人IP】
以品牌思路打造个人 IP,能精准定位塑造独特形象,整合资源实现多元价值变现,拓展影响力吸引优质人脉,为个人发展构建稳固且广阔的上升通道。
一、职业发展助力
【明确方向,抢占先机】精准的个人品牌规划能帮助个体明确职业定位,如自主创业、企业管理或专业深耕等,在竞争激烈的职场中找准赛道,提前布局,赢得发展先机,避免盲目跟风导致的职业迷茫与资源浪费。
二、资源整合增效
【汇聚资源,放大优势】规划促使个体梳理人脉资源、专业技能、学历证书、成功案例等个人资源,将其有效整合,形成协同效应,如同聚光灯下的璀璨宝石,让自身优势更加凸显,吸引更多优质机会与合作,提升资源利用效率与价值创造能力。
三、形象价值提升
【塑造形象,增值自我】通过规划个人形象,包括行业声誉、外在展现、言谈举止、观点表达等方面,以及提升个人价值,如职业维度的晋升与规划、文化内涵的丰富、社交能力的拓展等,打造独特且有吸引力的个人品牌形象,增强个人在行业内的影响力与可信度,实现自我价值的增值与升华,为长期发展奠定坚实基础。
@https1024
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#note 总结昨天 2 小时内将 2W 行 Swift 转换成 JavaScript 的经验:
1. 第一次尝试,使用 Spec 驱动,写文档,让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时,但转换结果很糟糕,后端逻辑漏了一大坨。
继续让 Codex 继续转换,也于事无补,陷入逻辑极度混乱,代码左右打架,你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢,就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之,5 小时下来,身心疲惫,比连续打 2 小时羽毛球还累。
2. 第二次尝试,不再使用 Spec 文档驱动,改为让 Codex,将所有文件一比一地翻译成文档。比如,modal.swift 这个文件,翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明,函数名,作用,范围,相关,这份代码的运作逻辑。
然后,再输出 Spec 文档,生成任务。此时,Codex 转换变得简单许多,它不再不断阅读源文件,浪费大量的 token。结果是,2小时左右,所有的 Swift 文件都转换完毕,后端逻辑得到比较完整地保留(有一点小问题,但不大),前端细节丢失较多,但基本框架得到了保留。
不管怎么样,新方法完成了这个转换的任务。我觉得这是一个有益的经验,跟大家一起探讨。
1. 第一次尝试,使用 Spec 驱动,写文档,让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时,但转换结果很糟糕,后端逻辑漏了一大坨。
继续让 Codex 继续转换,也于事无补,陷入逻辑极度混乱,代码左右打架,你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢,就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之,5 小时下来,身心疲惫,比连续打 2 小时羽毛球还累。
2. 第二次尝试,不再使用 Spec 文档驱动,改为让 Codex,将所有文件一比一地翻译成文档。比如,modal.swift 这个文件,翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明,函数名,作用,范围,相关,这份代码的运作逻辑。
然后,再输出 Spec 文档,生成任务。此时,Codex 转换变得简单许多,它不再不断阅读源文件,浪费大量的 token。结果是,2小时左右,所有的 Swift 文件都转换完毕,后端逻辑得到比较完整地保留(有一点小问题,但不大),前端细节丢失较多,但基本框架得到了保留。
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➡️ 10月10号 大哥在PG麻将胡了爆奖260万u,成功提款210万u
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🤡1
最近刷 GitHub,有种很明显的感觉:AI 编程真的进入“工程化 + 基建化”阶段了。
以前大家比的是模型谁更聪明,现在比的是——谁更懂长期维护、谁更懂自动化、谁更懂 Agent 的“记忆”和“技能系统”。
1.Scrapling
爬虫真正的痛点从来不是写出来,而是网站一改版就全崩。能自动重定位元素,本质是在把“结构变化”变成可被算法吸收的噪音。这种工具一旦成熟,会直接改变爬虫项目的长期 ROI。
2.Agent-Skills-for-Context-Engineering
现在做 Agent 的人都知道:模型不傻,但“会失忆”。
真正的差距已经不在 Prompt,而在 Context Engineering(上下文工程)。
渐进式加载、技能拆分、分层记忆——这些设计思路才是生产级 Agent 的核心。
未来拼的不是谁会用模型,而是谁能把模型“组织”起来。
3.claude-code-telegram
手机远程操控 Claude Code,本质是在把“开发环境”从电脑解放出来。
这背后其实是一个趋势:AI Agent 正在成为常驻服务,而不是临时工具。
4.Hugging Face
Hugging Face 官方做 Skills 这件事,我觉得意义更大。
它在做的不是一个工具,而是在定义“技能标准”。
当 skills 可以跨 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 复用时,Agent 生态才真正开始形成平台级结构。
AI 编程的下半场,已经不是模型大战,而是——谁能让系统更稳;谁能让 Agent 不失忆;谁能把技能模块化;谁能把长期维护成本打下来
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以前大家比的是模型谁更聪明,现在比的是——谁更懂长期维护、谁更懂自动化、谁更懂 Agent 的“记忆”和“技能系统”。
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未来拼的不是谁会用模型,而是谁能把模型“组织”起来。
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手机远程操控 Claude Code,本质是在把“开发环境”从电脑解放出来。
这背后其实是一个趋势:AI Agent 正在成为常驻服务,而不是临时工具。
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它在做的不是一个工具,而是在定义“技能标准”。
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AI 编程的下半场,已经不是模型大战,而是——谁能让系统更稳;谁能让 Agent 不失忆;谁能把技能模块化;谁能把长期维护成本打下来
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