罗福莉：AGI已经实现了，下一步是“自进化”

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在2026中关村论坛年会的开源AI主题圆桌现场，一场聚焦大模型未来路径的思想交锋引发行业广泛关注。月之暗面创始人杨植麟担任主持人，智谱AI CEO张鹏、小米MiMo大模型负责人罗福莉、无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪、香港大学助理教授/博士生导师/纳米机器人（Nanobot）团队负责人黄超等一线技术领袖同台对话，围绕开源生态、架构创新与AGI演进路径展开深度碰撞——这场高规格闭门研讨，不仅折射出中国大模型从“追赶”到“定义”的关键跃迁，更悄然勾勒出下一代AI落地的核心范式。

作为本次圆桌最受瞩目的嘉宾之一，罗福莉的亮相极具象征意义。她不仅是DeepSeek核心研发背景出身的技术干将，更是小米全新自研大模型MiMo系列背后的关键推手。此次以开源倡导者身份与头部模型公司掌舵人并肩而坐，既印证了小米在大模型底层能力上的快速崛起，也标志着国产终端厂商正深度融入AI基础设施建设主航道，完成从“应用集成者”到“技术共建者”的角色升级。

当被问及近期爆火的开源项目OpenClaw时，罗福莉给出了颇具洞见的评价：它不只是又一个代码生成工具，而是一次面向Agent时代的范式重置。相比传统Code类模型，OpenClaw在任务编排、技能调用与上下文协同层面展现出显著代际优势；其真正价值在于“开源即协作”——通过开放Skill体系与模块化Agent框架，大幅降低社区参与门槛。更关键的是，它首次让国内中坚力量在非顶级算力条件下，也能稳定复现接近SOTA模型的任务表现，既拉高了性能“上限”，又兜住了实用“下限”，从而点燃了大量开发者投身AGI探索的热情。

谈及小米做大模型的独特打法，罗福莉并未强调硬件或数据优势，而是将视角拉回中国团队共有的技术韧性：早在算力受限年代，国内研究者就已通过DPCV3、M1、MA等原创结构设计，在低带宽、低成本约束下锤炼出极致推理效率。如今虽芯片瓶颈缓解，但“高效即竞争力”的逻辑愈发凸显——尤其在迈向百万级Token长上下文的时代，如何让模型在1M甚至10M context中保持低延迟、低功耗、高稳定性？小米正重点攻坚Long Context Efficient架构，探索Hybrid Attention、SPA稀疏化、Linear Attention等轻量化方案，目标是让超长程推理真正支撑起科研建模、复杂决策等高生产力场景。

最令人振奋的，是罗福莉对“自进化”（Self-Evolution）这一概念的务实阐释。她坦言，过去一年，“自进化”常被视作宏大叙事；但如今，它已具备可验证、可复现、可扩展的技术支点：只需在成熟Agent框架中嵌入可评估的目标函数与闭环迭代机制（Loop + Validation），模型就能持续优化输出方案。团队实测显示，在结构搜索、算法调优等确定性强、指标明确的科研任务中，多个国产大模型已能自主运行48–72小时，实现perplexity持续下降与新架构自发涌现。这种能力，正将AI从“辅助工具”推向“科研协作者”，甚至“原创发现者”。她预测：未来12个月，“自进化Agent”将成为拉开技术代差的核心分水岭，其影响或将率先在生物医药、材料科学、芯片设计等领域爆发式显现。

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