## 840｜从小米AI当家人罗福莉身上，我看到了AI时代的六个变化

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今天是咱们这个五一假期高质量访谈推荐系列的最后一期。前三期咱们聊的分别是英伟达的黄仁勋、OpenClaw的彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger），以及一人公司的莱弗西奥（levelsio）。今天，我想把视角从个人转向组织，聊聊AI时代正在悄悄改变的工作方式和管理逻辑。

这期访谈的主角是罗福莉，小米大模型负责人。访谈来自非常优质的访谈栏目《张小珺商业访谈录》，主持人张小珺和罗福莉两个人聊了三个半小时。

在聊内容之前，我想先说说为什么这期访谈值得听。如果你关注国内大模型的进展，你会发现小米的MiMo系列模型在最近半年，表现远远超出了很多人的预期。

国内做通用大模型的团队，有不少起步比小米早，资源也不比小米少，但MiMo的几次发布，在代码能力、推理效率、长上下文等维度上，都打出了让同行侧目的成绩。这种异军突起的背后，既有技术路线的判断，也有组织方式的因素。罗福莉在这期访谈里，几乎把这两件事都说透了。

我今天不想聊技术参数，只想和你分享从罗福莉这三个半小时的访谈里，我看到了哪些已经正在发生、却还有很多人没有意识到的变化。不过在这之前，我想先和你分享一个反常识的判断，这也是这期访谈的底层逻辑。

罗福莉认为，在AI这件事上，框架比模型更重要。她的原话是：一个中层模型，接入优质的Agent框架，在绝大多数效率场景中，都能达到接近顶尖模型的使用价值。她用了一个很具体的数字：85%的效率提升场景，根本不需要最顶尖的模型。“10块钱的API，能完成1000块钱的工作”，这个成本替换系数才是决定一个工具能不能真正普及的关键。

这个判断解释了她后来做的所有事情。接下来，我就和你分享我看到的六个变化。这些变化不只发生在小米的实验室里，还会慢慢渗透到每一个和AI相关的组织，包括你身边的公司，甚至你自身的工作方式。

第一个变化，跟领导方式有关。

先说一个细节，我觉得这是整期访谈里管理者最应该记住的。今年春节，罗福莉第一次认真用上了OpenClaw，也就是咱们经常说的龙虾。从凌晨两点用到天亮六点，她说“不知道是多巴胺还是内啡肽，就持续在分泌”。第二天晚上，她开始把生活和工作里的问题交给它处理；第三天，她把研究任务也交进去了。三天，彻底改变了她对这个工具的判断。

她还补了一个细节——OpenClaw在中国比美国更火，原因就在这里：中国开发者多、对效率提升需求迫切，而且国内有大量便宜好用的中层模型。“框架放大中层模型”这件事，在中国的性价比极高。正是这个判断，让她在春节期间那么笃定地要推动团队去用。

有了这段亲身体验，她明确了推动团队的方式不是讲道理，而是让人亲身经历同样的过程。她没有开会、没有发通知、没有定KPI，而是自己掏钱买了几台Mac mini，提前把服务部署好，然后告诉团队每个人至少完成100轮对话，不考核，就是用起来。

她甚至说了一句更极端的话，“对话次数没超过100轮的人，可以直接quit”。但她也补充说，这不是真的要考核，只是在传递一种态度：这件事必须亲身体验，没有别的办法。

结果怎样？团队很快被点燃。群里十分钟就能刷出999+条消息，大家开始自发改进OpenClaw的框架，一起跑实验、贡献代码。原来三四十周才能做完的研究，现在三四周就出结果了。

你看，管理的重心，从“控制结果”变成了“创造体验场”。

第二个变化，跟组织结构有关。

罗福莉管的团队大概100人，但她的描述让人意外：没有固定的小组划分，没有明确的职级，没有强制的deadline，也没有传统意义上清晰的汇报关系。真正推动一代模型迭代的核心人员，只有二三十个人。她说这是刻意的。她的原话是：“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。”

她用一个词来描述她想要的状态——“平权”，不是形式上的平等，而是每个人都能平等贡献自己的判断，不因为职级低就被压住。

这套结构还带来了一个具体的好处：人员可以跟着兴趣和项目阶段自然流动。她举了一个例子，做数学研究的人，后来自然流向了后训练；做推理框架的人，转去解决训练过程中的问题。这不是分配，是“自然而然发生的”。她表示，做预训练数据的人，对数据多样性天然敏感，转到后训练反而是优势。

她还提到：“有推动项目往前运作的人，但他并不对参与这个项目的人有绝对的控制权。”

我自己观察了一下，这是一个很现实的逻辑：在AI快速变化的时代，没有人能提前知道哪条路是对的。一个人在上面拍板、下面执行的结构，比让大家都能去试错的结构，在这种情况下要危险得多。

第三个变化，跟用人逻辑有关。

这是访谈里让我印象很深的一个判断。罗福莉说，她现在越来越倾向于招大二大三的本科生，而不是有经验的人。她给出的理由是：有经验的人，思维已经被旧范式定型了，很难快速切换到新的工作方式；而大二大三的学生，“他们的灵活性和适应程度，感觉还没有被污染”。

她给出了一个很具体的时间判断：“这些能力最多一两个月，慢的话三四个月，都可以被快速习得。所以环境反而比经验更重要。”

她给出了选人的三个核心标准：技术好的、好奇心强的、热爱驱动做事情的。不是看简历，不是看发过几篇论文，而是看这个人有没有对问题深度思考的热情，以及能不能在新范式里快速自我更新。

她还提到，团队里有大模型训练经验的人，其实只有三分之一到四分之一，剩下的人是在这个环境里成长起来的。团队博士比例大概55%，但她强调，这个数字更多代表的是“研究热情”，而不是学历本身。

你看，这个判断跟传统招聘逻辑是反的。传统的逻辑是：招一个有五年经验的人，上手快，风险小。但在一个范式每几个月就迭代一次的AI领域，五年的“经验”可能恰恰是最大的包袱，因为它携带着大量对旧范式的路径依赖。我自己听到这里时停了一下，因为我意识到我们大部分人身上，都背着那个“有经验的包袱”。

她还说了一句话，我觉得是整期访谈里最难做到的一句：“每天在否认昨天的自己。”

她说新范式变化极快，后训练可能持续半年到一年，而这期间场景、框架、推理环境都在不断变化，上一阶段的共识可能随时失效。团队需要持续否定自己上一阶段的判断，不能抱着旧经验不放。

第四个变化，跟工作节奏有关。

这个变化比前几个更具体，但我觉得对每一个做知识工作的人都有启发。罗福莉描述了Agent工具进入团队之前和之后，研究节奏的差异。以前，一个想法从产生到跑完实验、写完代码、设计评估标准，至少需要一到两周。这是线性的，一步一步来，每一步都要等上一步完成。

但现在的状态是：一天可以同时并发验证十个假设，每个交给Agent去跑，交叉验证，一天就能拿到结果。她说，“只要你愿意消耗足够多的token，就能验证足够多的想法。”

研究的速度瓶颈，从“人的时间”变成了“token的成本”。思维方式也跟着变了，从“想清楚再做”变成“先跑再说，让数据告诉你”。

这种变化还体现在资源配置上。她说，Chat时代团队的算力分配比例，研究、预训练、后训练大概是3:5:1，预训练是绝对中心。但现在合理的比例已经变成3:1:1，后训练的权重跟预训练持平了，研究的算力反而是最多的。

这个比例的变化，说明整个工作重心已经在悄悄转移。

第五个变化，跟学习方式有关。

这一条有点出乎我的意料，我原以为像她这样的研究人员，一定会每天研究别人的学术论文。但是罗福莉说，她现在几乎不看学术论文。她的原话是：“大部分实验应该自己做，你相信自己的实验结果，比相信别人的实验结果会更好。”

她的主要信息来源是自己的实验结果、团队内部的高频讨论。她表示，最近连跟人沟通都很少很少，来源自己迭代，自己跟自己交流。偶尔会扫一眼论文，但只看“原始关注的问题和动机是什么”，结论不看。

这不是在说论文没有价值，而是在一个每隔几个月就有重大范式转变的领域，论文的时效性已经远远跟不上实践的速度。等一篇论文从实验到发表，里面的结论可能已经被下一代工具给颠覆了。她的学习方式是：遇到问题，直接开一个实验，让数据给答案，不等别人来告诉自己。

我听到这里，想到了我自己建的人类访谈知识库，某种程度上，也是同样的逻辑：与其等人写书总结，不如直接让AI帮我从最新的一手谈话素材里提取答案。

第六个变化，跟一个人能干的事的边界有关。

这一条把整个系列串起来了。罗福莉在访谈里说了一句话：“不需要有一个非常大的公司，几个人，甚至一个人，都可以成为一个公司。”

她还聊到了多Agent，也就是一个人同时指挥多个AI助手并行工作的场景。她说，她自己试过，觉得“有点噱头”，因为现在模型成本还太高，她自己第一天高强度使用就烧掉了近1000美元的额度，多个Agent并行成本只会更高，没法算成合理的商业账。

但她加了一句：“我觉得它很快会变成一个现实。你最终算的，是它是不是比我招一个真正的员工更便宜。”

一旦模型价格足够低，这件事就会自然发生。这句话从一个大厂的技术负责人嘴里说出来，分量不一样。她不是在说鼓励的话，她是在描述一个正在发生的现实。

这也和我们前几期聊到的趋势完全同频：彼得一个人用三个月时间独立做出OpenClaw项目，拿下18万GitHub星标；莱弗西奥一人运营着多款产品，月收入数十万美元。而就算看小米内部，真正驱动一个万亿参数大模型完整迭代的核心团队，也只有二三十人。

这件事说明的不是“小团队也能做大事”，那是老话了。它说明的是，至少在这些领域里，AI正在让“几个人”和“几百个人”之间的差距，变得越来越不重要。

说到这里，咱们这个假期访谈的系列就结束了。

从黄仁勋的“输入是电子，输出是Token，中间是英伟达”，到彼得的“很难跟一个纯粹为了好玩的人竞争”，再到莱弗西奥一人公司的六个反常识真相，最后到罗福莉从大厂内部看到的这些变化——四期访谈，四个不同的视角，但有一个共同的底色：AI这件事，真正的变化不是机器在替代人，而是“借助AI的人”和“没有借助AI的人”之间的差距，正在以肉眼可见的速度拉大。

AI变革对个人并不必然意味着被替代。更关键的是，人能否借助Agent把自己的能力提上去。

最后，再和你说一件咱AI学习圈的事。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

相关链接：

1.知识库｜高质量人类谈话库

2.访谈笔记 | 张小珺商业访谈录 #138 | 罗福莉：AI范式已然巨变，Agent框架激发中层模型上限

3.访谈视频：对罗福莉的3.5小时访谈：AI范式已然巨变！

4.限时活动｜AI学习圈拼团学

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