138. 对罗福莉3.5小时访谈：AI范式已然巨变！OpenClaw、Agent范式很吃后训练、卡的分配、组织平权

About this episode

The episode features an in-depth interview with AI researcher 罗福莉 discussing the significant changes in AI paradigms and the implications for the future.

2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕—— 从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。 在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。 罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空间有很多标签，例如“AI天才少女”，但她不喜欢这个称呼。 这次是她的第一次访谈，也是她第一次进行长时间的技术访谈。 我们系统性地谈论了，2026年由Claude Opus 4.6、OpenClaw等技术变量所触发的AI巨震，以及后续结构性影响。 在这个生产力大爆炸的时代，人人都有危机感。 哪怕是对于亲手训练模型的研究者来说。 “我之前认为我们自己做的工作已经足够有创造力、足够不会被Skill化、不会被Workflow化。但我现在发现，它竟然也能！那它可不可以训出更强的模型？自己左脚踩右脚就提升了？——这是这一两年会发生的事情。” 当人类的知识与智慧内化为模型能力，未来的人类去做什么？我们的社会如何消化这次剧烈的技术变革？——这些宏大的时代命题我们不得而知。 但无论如何，这仍然是一次信息密度极大的访谈——你能从中看见，当面临一次巨大技术范式转折时，一家AI Lab内部，在技术押注、资源调配、组织与人员等诸多方面的系列举措。而它应对巨变的根基是，文化与价值观的成型。 罗福莉对当下有一些关键的技术判断： Anthropic的路径是正确的，这是当下共识。 在路径更清晰的情况下，国内大模型团队进入加速追赶的状态。现在大家在Pre-train上的代差是基本没有的，或者说非常接近。 现在至少跟23年要去追平Pre-train的差距一样，大家很all in，要去做好Agent的Post-train。更具体说，是在Agent上怎么做好RL的scaling。 系统从“以Rollout推理引擎为核心”，转变为“以Agent为核心”的一个更复杂系统。这对团队提出了更高的要求：必须具备足够敏捷性，能够快速开发出适配当前时代的RL Infra系统。 接下来两三个月，大家怎么发生变化，是考验团队整体研究水平、技术敏捷程度，以及怎么拥抱新的范式来做研究的关键。 一个for更长期的事情：我们不会在1T水平上走太久。如果要拿到下一个阶段的领先，就要寻求更大规模scaling。到底是去scaling模型的参数量，还是去scaling什么东西？以及要在什么样的芯片上去scaling？——这是当下立即需要去决策和判断的，这才决定了大半年过后谁更领先。 在卡的调配上： 至少在Chat时代，for研究、for Pre-train和for Post-train的用卡比例非常夸张，比如3比5比1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3比1比1。…

People in this episode

Host: 张小珺

Guest: 罗福莉

Topics covered

• AI paradigm shift
• Post-training
• Agent framework
• Model scaling
• Organizational restructuring
• Technological impact

Keywords

• AI
• Post-train
• Agent
• MiMo-V2
• OpenClaw
• model scaling
• organizational diversity
• technological change

Mentioned in this episode

Organizations: 阿里达摩院, DeepSeek, 小米大模型团队

Products: MiMo-V2, Claude Opus 4.6, OpenClaw

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