在近日舉辦的2026中關村論壇年會“人工智能主題日·主題論壇”上，小米MiMo大模型負責人羅福莉亮相“OpenClaw與AI開源”圓桌討論環節，分享了她對AI領域前沿動態的獨到見解。作為備受矚目的AI領域青年專家，羅福莉以輕松的黑白格子衫搭配牛仔褲造型現身，成為全場焦點之一。
談及近期引發熱議的OpenClaw框架，羅福莉給予高度評價。她指出，盡管專業開發者群體中Claude Code仍占主流，但OpenClaw在框架設計上展現出顯著優勢，甚至推動競爭對手進行功能迭代。通過實際使用體驗，她總結出該框架兩大核心價值：其開源特性不僅提升了開源模型的整體水平，更通過優化基座模型結構，同時保障了模型性能的下限與上限；其創新性設計則重新激發了業界對智能體（Agent）層開發的想象力。
針對大模型發展面臨的推理成本瓶頸，羅福莉提出關鍵突破方向。她以OpenClaw的長上下文處理能力為例，強調當前行業亟需解決的核心問題是在百萬級甚至千萬級上下文場景下，實現推理成本的有效控制與處理速度的顯著提升。"只有當模型能夠高效處理超長上下文時，才能真正釋放其自我迭代潛力，完成復雜度更高的任務。"她透露，小米團隊正聚焦于優化學習算法、采集長期依賴文本數據、生成高質量軌跡數據等關鍵技術環節。
在分析中國AI團隊的競爭優勢時，羅福莉特別提到硬件限制下的創新突破。她以DeepSeek系列模型為例，指出在算力資源受限的情況下，國內團隊通過細粒度MoE架構和MLA技術等模型結構創新，成功實現了性能躍升。這種技術路徑的探索不僅增強了行業信心，更為Agent時代模型架構的演化指明了方向。她預測，隨著大模型與Agent框架的深度融合，推理需求激增將引發算力、芯片、能源等領域的全新競爭格局。
當被要求用關鍵詞概括未來一年發展趨勢時，羅福莉選擇"進化"一詞。她解釋道，當前大模型已突破單純對話式交互的局限，Agent框架的引入正在激活預訓練模型的真正潛力。通過持續運轉的自進化機制，模型在確定性任務中已能實現數天的自主優化執行。"這種進化不是簡單的效率提升，而是創造全新價值的能力。"她特別提到，某些前沿模型已展現出探索未知領域的潛力，這種范式轉變可能對科學研究產生指數級加速效應。
論壇結束后，羅福莉被參會者團團圍住。面對持續的采訪請求，她以日程安排為由婉拒，但仍耐心回應了一位受其文章啟發的志愿者。當聽到對方表達感謝時，她以握拳手勢回應并鼓勵道："加油！"這個充滿活力的場景，恰如其分地展現了這位青年AI專家的感染力與行業影響力。
