前DeepSeek研究员、现小米MiMo大模型团队负责人罗福莉，近日与北京大学科研团队联合攻克资源管理难题，共同研发出新一代统一资源管理系统ARL-Tangram。该成果已形成学术论文并正式发表，标志着小米在人工智能基础设施领域取得重要突破。
研究团队创新性地提出统一动作级公式框架，结合自主研发的弹性调度算法，使系统能够智能适配异构计算资源。实验数据显示，在智能体强化学习任务中，该系统可将平均动作完成时间（ACT）提升4.3分，训练步骤耗时最高缩短1.5倍，同时减少71.2%的外部资源调用。这种突破性优化为大规模AI模型训练提供了更高效的资源调度方案。
这是罗福莉加入小米后发表的第二项重大技术成果。去年10月，她参与的MoE架构与强化学习融合研究论文已引发学界关注，该成果同样由小米AI团队与北京大学联合完成。短短半年内连续产出高影响力论文，彰显出这位青年科学家在跨学科研究领域的卓越能力。
在2025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。她在社交平台分享职业感悟时写道："智能的终极形态必然突破语言边界，在物理世界产生真实影响。我们正在构建这样的未来——让AGI从实验室走向千家万户。"这段宣言引发科技圈广泛共鸣，目前已有超过千名行业专家参与相关技术讨论。
据内部人士透露，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、智能家居协同控制等复杂任务。该系统的资源调度效率较传统方案提升显著，有望成为小米AI生态建设的关键技术支撑。随着研发团队持续优化算法，这项成果或将推动整个行业对资源管理系统的认知革新。
