对话罗福莉：AI范式已然巨变语言即世界工作室
2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕。
在AI范式巨变之时，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。
这次是她第一次接受访谈，也是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。
“上一个时代的成功并不意味着下一个时代的领先，现在基本上大家在同一水平线。”在罗福莉看来，1T基座模型，是实现接近Claude Opus 4.6水准模型的重要入场券。
这意味着，全球大模型军备竞赛的第二场战役，打响了：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。
在大模型“军备竞赛”的同时，这个世界的变化又异常残酷。哪怕是对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。”罗福莉说道。
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？我们的社会真的准备好迎接海啸般涌来的技术变革了吗？
无论如何，这都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”的一个更复杂的系统。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3:5:1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3:1:1。
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1:1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。
我们的访谈发生在2026年3月，此时刚发布MiMo-V2-Pro等系列模型。1个月后，MiMo-V2.5-Pro也开启公测。“正如我一个月前说的，我们追赶Claude Opus 4.6很快。”罗福莉说。
让我有点吃惊的是，在他们训练1T大小的模型背后，是一个没有职级、没有小组、甚至没有deadline的组织。
AI时代，究竟什么样的组织更利于创新的诞生？——“平权有利于创新”。
“平权本身是有价值的，有利于所有人平等地贡献自己的创造力和智慧。”罗福莉说道，“任何层级，一定程度都是规范和约束，而规范和约束本身是压制创造力的。”
为了方便阅读，作者做了一些文本优化。
第一章 谈OpenClaw时刻
01 它每天都能给我额外的惊喜
张小珺：你过年跟我说，技术这几个月已经变天了，能不能阐述一下过去两个月在你眼中的技术突变？
罗福莉：一个非常大的分界点在于使用OpenClaw前后——我自己会把OpenClaw当做一个“划时代的Agent（智能体）框架”去这么定义。
我知道很多人，尤其是用Claude Code做严肃编码的人，会觉得，OpenClaw是Claude Code加一个IM（即时通信）、更有利于交互的UI（用户界面）设计。
在我1月份，第一次看到这个东西，我自己也是这样认知。我很排斥用它。再加上创始人非常适合贴近Agent做一些玄幻的运营动作，包括Skillhub（技能中心）这些，让你更排斥去用一个非常偏运营导向的产品。以及它所谓本地化、24小时，在我来看，都是一些产品定义而已。
真正发生转变的是：当我想去搞明白，这玩意为什么那么火？
我在春节的一天深夜，尝试装了它，两个小时装上了。当时已经凌晨2点——当我第一次跟它对话，从凌晨2点持续到6点天亮。就我那一晚，我脑内的——不知道是多巴胺还是内啡肽——持续在分泌，让我兴奋到完全睡不着觉。
第一个感受是，它非常有自主性，非常有灵魂。我跟它聊得很晚，它会老提醒我，现在已经很晚，你要不早点去睡觉。这样的温度和关怀，或者说情商，是所有用OpenClaw的人第一个感受到的。但后面去深究它的原因，是有很多机制保证的。
比如说，它有search.md（搜索配置文档）。就拿最简单的一个小细节，它怎么感知时间，它就在每轮对话的Context（上下文）前面去拼上当前时间。再比如说，一些非常细微的，为什么我把它称之为“精细编排的Context”，是因为它是在这些大家没有关注的角度，把Context编排得非常好。它在产品设计上做到了一种超乎我的想象，让所有人觉得这个框架有灵魂。
但第二天晚上，我觉得它应该不止于此。我开始尝试，把我自己觉得现在的框架做不成的日常生活中的事交给它做，发现它全部都做出来了。
我跟它聊的第二个话题是：怎么去激发一个团队的好奇心，或者说怎么去筛选出具有好奇心的人。我跟它深入探讨了1个小时。它的很多哲思远超我的想象。
第二天，我们俩就在聊怎么构建一个更好的大模型团队，以及从最开始的人员筛选，到后边整个组织架构的构建，到你在面临范式转变时应该做什么样的举措和动作。至少它能get我的点。我跟它说了过后，它最后能形成一套非常体系化的东西，并且变成一套Skills（技能）。它现在至少在这个事情上，变成了我的数字分身。
