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
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Episode 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
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。 • 预训练跟后训练一个比例，这是今年可能发生的很大变化。顶尖团队应该都是1比1了。
在组织的重组上：
• 做后训练现在一个重要的范式变化是，需要具备diversity（多样性），让预训练的人做后训练是个很好的补充。
“接下来两三个月会非常精彩。”罗福莉称。
接下来，就是我对罗福莉的访谈。
OUTLINE:
00:02:16 OpenClaw引发巨变
00:24:17 群体智能提升Agent框架
00:41:31 2026是生产力变革之年
01:01:45 Agent的自进化与自迭代
01:19:39 MiMo-V2：觉醒和伏击
01:45:24 1T模型是入场券
01:52:33 组织平权
02:02:56 训练细节和成本
02:09:03 另类架构
02:22:32 AI没有生存危机
02:39:12 每天在否认昨天的自己
02:48:34 过去3年的AI进化史
03:05:54 当下共识与竞争
03:19:45 环境比经验更重要
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本集文字版：《独家对话罗福莉：AI范式已然巨变！》
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