IT之家 3 月 17 日消息，据智能纪元 AGI 昨日（3 月 16 日）报道，前 DeepSeek 研究员、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉发表论文，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。去年 10 月，小米 AI 团
