罗福莉谈AI进化新范式:从“聊天工具”到“自进化智能体”-夜雨聆风

罗福莉谈AI进化新范式:从“聊天工具”到“自进化智能体”

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当中关村论坛的聚光灯打在罗福莉身上时，她抛出了一个打破行业常识的论断：“未来一两年，AGI最关键的关键词是自进化。”在这个大模型狂卷参数的时代，以小米MiMo负责人罗福莉为代表的中国AI先锋，正悄然完成一次范式跃迁——从“你问我答”的对话式模型，转向“自己干活、自己迭代”的智能体。这场变革的逻辑，写满了非同寻常的辩证法。

一、困于“一问一答”，却长出“长程闭环”

常识告诉我们，大模型本质上是“文字接龙”，你输入一句，它吐出一段，上下文窗口一满，它就“忘了”前面的事。它只能做单次博弈，无法胜任需要多步骤、长周期的复杂任务。

但偏偏，新一代智能体框架硬是在这种“金鱼记忆”的局限上，长出了长程闭环的执行能力。模型不再只是给出建议，而是自己拆解任务、调用工具、遇到报错自动重试。罗福莉指出，只有在超长上下文加低成本推理的前提下，模型才真正具备了在复杂环境中完成高难度任务的可能。据行业测试，顶级智能体框架已能自主处理超过100万token的长程任务，执行链路时长突破72.0小时。开放的核心在于闭环，而非单点对话。

二、受制“算力之墙”，却跑出“极速推理”

大模型是算力吞金兽，这似乎是行业铁律。万亿参数一旦全部激活，推理成本将让绝大多数企业望而却步，更别提让模型在端侧随时随地响应。

然而，新一代架构偏偏在算力围墙上凿出了突破口。不靠暴力堆卡，而是靠细粒度的专家混合（MoE）与混合注意力机制。以小米MiMo-V2-Pro为例，它拥有万亿级参数规模，但在推理时每次只精准激活42.0B参数，在保持高性能的同时，将算力消耗断崖式削减。罗福莉团队判断，今年整体Token消耗增长将逼近100.0倍。进化的引擎不是暴力堆砌，而是精准激活。

三、拒绝“被动投喂”，却开启“自我迭代”

自从大模型诞生，人类研究员就像辛勤的园丁，清洗数据、标注对齐、调整参数，模型永远是个被动接受投喂的“巨婴”，天花板完全取决于人类喂食的质量。

但如今，自进化机制正在打破这层天花板。模型在执行长任务时，开始展现出“自己学习、自己进化”的涌现能力。它可以在可控环境中自主尝试不同方案，观察结果，保留更优策略。据公开报道，顶尖模型已在特定任务上自主连续运行两三天并持续优化，研究人员借助此类系统，研究效率提升近10.0倍。真正的成长不是人工喂养，而是自我试错。

四、不甘“替人打工”，却闯入“未知荒原”

在大多数人的认知里，AI就是个极其好用的“降本增效”工具——写写代码、改改PPT、做做摘要，它的终极命运不过是替代部分基础人力。

却没想到，AI的野心远不止于“替人打工”。罗福莉强调：“自进化是唯一可以让AI创造新东西的途径，而不只是去替代现有生产力。”当AI从语言模拟器走向对物理世界的感知与理解，它开始提出人类未曾想到的假说，设计全新的实验。在材料发现、药物设计等领域，自进化智能体正成为探索未知荒原的“数字科学家”。真正的价值不是替代旧生产力，而是创造新知识。

五、悬浮“文字云里”，却落地“物理共生”

大模型一度是漂浮在云端的存在，它的世界只有文本，对真实的物理世界一无所知。它不懂重力，不懂温度，更不懂人类生活的复杂场景，就像一个只读过百科全书却从未迈出家门的学者。

但偏偏，Omni感知能力正在让AI长出“肉身”。通过统一的多模态感知，文本、图像、声音、传感器数据被融为一体，AI开始理解物理世界的运行法则。它不再悬浮于网页对话框，而是嵌入眼镜、手机、汽车等终端，感知你的环境，理解你的意图，与现实世界形成共生。罗福莉将这视为下一代智能体的标配。理解的基石不是文本语料，而是物理交互。

六、曾被判“遥遥无期”，却逼近“近在咫尺”

就在一年前，当人们谈论AGI（通用人工智能）时，主流声音依然认为那是3到5年后的遥远图景。技术路径的不确定、算力的瓶颈、对齐的难题，似乎每一座大山都难以逾越。

但如今，自进化Agent框架的突破，正在把时间表疯狂前置。罗福莉直言，一年前觉得需要3-5年，现在认为1-2年就可能看到强自进化框架对科研带来指数级加速。这并非盲目乐观，而是基于模型自迭代速度的超预期爆发。面对外界对AI天花板的唱衰，最好的回应永远是行动和实绩。最好的预言，永远是行动的加速度。