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【央视新闻客户端】
记者|杨卉
3月27日 ，2026中关村(000931)论坛年会“人工智能主题日·主题论坛”在京举办 。小米MiMo大模型负责人罗福莉出现在以“OpenClaw与AI开源”为主题的圆桌论坛环节。
罗福莉称，OpenClaw（俗称：“龙虾 ”）的核心价值有两点 ，第一是开源 。从基座模型的角度看 ，这类框架一方面保证了基座大模型的下限，另一方面又拉伸了它的上限 。第二是OpenClaw点燃了大家对Agent（智能体）层的想象力。在她看来 ，随着大模型及Agent框架的进步 ，推理需求会继续迅速增长，甚至将竞争带到模型之外的算力 、推理芯片、能源层面 。
《每日经济新闻》记者注意到 ，被要求用一个词描述未来一年大模型发展的趋势以及自己的期待时 ，罗福莉选择了“进化 ” 。
OpenClaw最核心的价值有两点
罗福莉穿着黑白格子衫和牛仔裤，是台上穿着最松弛的一位嘉宾。作为小米MiMo大模型负责人，她在过去数月间与团队一起发布了多款自研模型 ，也因95后AI“天才少女 ” 、前DeepSeek研究员等身份标签备受关注。
（图源：主办方供图）
谈及近期大火的OpenClaw ，罗福莉称，自己将其看作Agent框架层面一个非常革命性 、也非常颠覆性的事件 。“虽然我知道 ，我身边很多做深度Coding（编码）的人 ，第一选择可能仍然是ClaudeCode（Anthropic公司推出的终端AI编程助手），但我相信 ，只要真正用过OpenClaw ，你就会很明确地感受到，这个框架在很多设计上其实是领先的 。包括最近ClaudeCode的不少更新 ，在我看来 ，某种程度上也是在向OpenClaw靠近。”罗福莉称 。
以自己的使用体验为例，罗福莉谈到 ，OpenClaw最核心的价值有两点 。第一是开源。她进一步称 ，如OpenClaw、ClaudeCode这样的框架，很大的价值在于将国内那些还没有完全逼近闭源模型 、但已经位于开源模型赛道前列的模型，上限显著拉高了 。从基座模型的角度看 ，这类框架一方面保证了基座大模型的下限 ，另一方面又拉伸了它的上限 。第二是“除此之外，我觉得它给整个社区带来的另一个重要价值 ，是点燃了大家对于Agent层的想象力。 ”罗福莉称 。
把推理成本打下来 ，把速度提上去
被问及“小米做大模型的独特优势 ”时，罗福莉笑着将问题退了回去 。“我想先把‘小米做大模型有什么独特优势’这个问题放一放。我更想谈的 ，其实是中国大模型团队在做基座模型这件事上的整体优势 ，因为我觉得这个话题更有普遍价值 。”
据罗福莉介绍，大概从两年前开始 ，她就已经看到 ，中国的基座模型团队在这个方向上出现了非常重要的突破：在有限算力，尤其是在NVLink（由英伟达开发的一种?高速 、低延迟的芯片间互连技术）互联带宽受限的情况下 ，该如何突破这些硬件条件带来的限制 ，做一些看起来像是在为效率妥协、但本质上却是模型结构创新的工作，如DeepSeekV2、V3系列中的细粒度MoE和MLA等 。
“后来我们看到，这类创新其实带来了一场真正的变化。 ”在她看来 ，DeepSeek的出现 ，给了国内所有基座模型团队很大的勇气和信心。包括DeepSeek的相关探索，Kimi的相关方案 ，以及小米面向下一代模型结构所做的一些研究 ，都指向同一个问题：进入Agent时代之后，模型结构到底应该如何进一步演化 。
“刚才我们一直在讨论OpenClaw 。只要你真正用过就会发现 ，它往往是越用越好用 ，越用越聪明。而它成立的一个前提，就是推理阶段必须拥有足够长的context（上下文） 。 ”
罗福莉直言 ，Longcontext（长上下文）其实已经是一个被讨论了很久的话题 ，但直到今天，大家才真正开始意识到 ，不是模型做不到百万级甚至千万级上下文 ，而是如果推理成本太高 、速度太慢，这件事就没有现实价值 。
“所以，真正关键的问题是 ，能不能在100万甚至1000万级context的情况下 ，把推理成本打下来，把速度提上去。”在她看来 ，只有在这种前提下 ，用户才会愿意把真正具有高生产力价值的任务交给模型，模型也才有机会在长上下文环境中完成更高复杂度的任务 。甚至可以说 ，只有到了1000万级 、上亿级上下文的阶段 ，才可能真正看到模型的自我迭代能力被释放出来 。
“我们现在也在思考，怎样构造更有效的学习算法；怎样采集在100万、1000万 、甚至更长上下文里 ，真正具有长期依赖关系的文本；以及怎样结合复杂环境 ，生成高质量的轨迹数据。这些，都是我们正在持续推进的事情 。 ”
罗福莉称 ，自己看到的更长期趋势是 ，随着大模型本身在飞速进步，再叠加Agent框架的加持，推理需求一定会继续迅速增长 ，这就将竞争带到了另一个维度 ，模型之外的算力 、推理芯片，甚至能源层面的竞争 。
“自进化 ”已具备比较可行的实现路径
被要求用一个词描述未来一年大模型发展的趋势以及自己的期待时 ，罗福莉选择了“进化”。同时 ，她对一年这个时间节点也表示了赞同 。“我觉得，把这个问题收缩到一年的尺度非常有意义 。如果把时间拉到5年 ，在我对AGI的理解里 ，很多事情几乎已经是必然会发生的了。”
在她看来，虽然“进化 ”听起来有点抽象 ，但她最近对这个词有了更具体、也更务实的理解 ，也于近期真正开始感受到，“自进化 ”其实已经具备比较可行的实现路径。她表示 ，随着模型能力增强 ，在过去单纯对话式的范式下，预训练模型的上限其实并没有被真正发挥出来 。而今天，这个上限正在被Agent框架逐步激活 。
“我们现在已经摸到这个边界了。”罗福莉称 ，如果这种“自进化 ”机制可以持续运转 ，潜力将会非常大 。“现在其实很多国内模型已经能够稳定跑上一到两天了 。当然，这和任务难度有关。 ”她提到 ，在一些确定性较强的任务上 ，模型已经能自主优化并持续执行两三天 。
在罗福莉看来，“自进化”是一个真正可能创造新东西的方向 ，不是简单地替代人类已有的生产力 ，而是像顶尖科学家一样，去探索世界上原本还不存在的东西 。一年前 ，她觉得这个过程大概要三到五年；但到了最近 ，反而觉得这个时间窗口应该缩短到一到两年。“我们可能很快就能看到，在一个很强的自进化Agent框架加持下 ，大模型对科学研究带来至少指数级的加速 。期待这种范式未来能够辐射到更广泛的学科和领域 。"
分享结束后 ，人群涌向罗福莉，她在会议主办方的引导下快速走向会场外，并以后续“有事 ”为由婉拒了采访诉求 ，但仍有追逐者一直跟随。一位志愿者向前对她表达了感谢 ，提及此前在网络上受到罗福莉的文章的启发，罗福莉做了个握拳的动作 ，还对这名志愿者说：“加油 ” 。
（每经记者李少婷对本文亦有贡献）
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