小米的最新大模子科研效果，对外曝光了。

就在最近，小米 AI 团队联袂北京大学连合发布了一篇聚焦 MoE 与强化学习的论文。

而其中，因为更早之前在 DeepSeek R1 爆火前转会小米的罗福莉，也赫然在列，照旧通信作家。

罗福莉硕士毕业于北京大学，此次也算是因 AI 串联起了小米和北大。

挑升义的是，就在本年 9 月 DeepSeek 登上《Nature》的时候，罗福莉也出面前了作家名单，不外所以"北京孤独有计划者"的身份。

其时还有过空穴来风，说当初"雷军千万年薪挖来 AI 天才青娥"，当事东说念主可能下野了。

但这篇小米最新 AI 论文显露后，一切似乎有了谜底…

小米最新 AI 效果：找到 RL 中稳固和遵循的均衡

这篇论文正途至简，提议了一种在 MoE 架构中提魁岸模子强化学习的念念路。

相对依然共鸣的是，当前强化学习已成为在预检修遭受瓶颈后，推动 LLM 冲破智力畛域的要害器用。

不外在 MoE 架构中，情况就没那么简易了，由于需要凭证问题分派不同的人人，路由机制会让检修经由变得不稳固，严重时致使会平直把模子"整崩"。

为了解决这个问题，有计划团队提议了一种全新的念念路，让 MoE 也能自由且高效地鼓吹大领域强化学习。

强化学习的灾难性崩溃

自从预检修时期告一段落，后检修成了巨头们提起 Scaling Law 对准的的下一个战场。

靠着大领域强化学习，大模子运行学会更长链路的推理，也能握住那些需要调用器用的复杂 Agent 任务。

不外，强化学习在延伸领域的经由中，总会不可幸免地撞上一说念铁幕：遵循和稳固性的衡量。

想要高遵循，就得检修得更"猛"——更高的学习率、更大的并行度、更每每的样本更新。可这么一来，稳固性也更容易出现问题。

但一味追求稳固也不成，遵循会被拖住，模子检修慢得像蜗牛。

想要解决这个问题，得先回到强化学习的底层一计议竟。

LLM 的强化学习，普遍分两步：

第一步是推理，模子我方生成内容、和环境互动、拿到反映分数；

第二步是检修，凭证这些分数去微调我方，并想主义鄙人次拿更高分。

不外，这两步普遍不是在统一套系统里跑的。

比如，面前主流决策是SGLang细致生成内容，追求速率快；而Megatron细致检修更新，追求算得准。

天然双方用的是统一套模子参数，但底层斥逐存细小分歧，比如像立时性、精度、并行形势、缓存计谋，这些看似微不及说念的细节波动，齐会让斥逐出现偏差。

于是就出现了一个难受现象：

一模不异的 Prompt，两套形状下最毕生成的斥逐齐能不不异。

这种「概率漂移」累积多了，模子就会越学越偏，终末学着学着，检修打算和本色阐明透顶毒头不合马嘴。

这就是业内常说，强化学习灾难性崩溃。

路由重放机制

有计划团队指出，导致 MoE 在强化学习中容易崩掉的罪魁首恶，在于路由散布。

在 MoE 模子中，路由器不会把扫数参数齐用上，而是会凭证每个输入 token 的特征，挑几位在该领域更擅长的"人人"出来干活，从而不错省俭不少资源。

但反作用也很昭彰，这种动态形状会让模子在检修阶段和推理阶段得出的最好计谋大相径庭，比传统的繁茂模子要"飘忽"得多。

对此，这篇论文给出了一种新颖的解决决策。

既然问题出在路由立时，那为何抗争直把路由锁住呢？

他们的作念法是：在推理时把路由散布纪录下来，比及检修时再把这些散布陈陈相因地"重放"进去。

这么，检修和推理就走统一条道路，不再各干各的。

凭证这种"重放"的特定，有计划将这种关节定名为——Rollout Routing Replay（R3）。

解决了稳固性的问题，再来望望何如把遵循也稳稳拿下。

在强化学习中，模子会连接重迭"生成→取得奖励→更新→再生成"的飞轮，一个无缺经由下来，可能要跑上几十万、致使上百万次推理。

如果每次生成齐要从新筹划凹凸文，算力与时候老本将呈几何式增长。

为应酬这种情况，主流推理引擎普遍取舍KVCache 前缀缓存计谋：把之前算好的凹凸文保存下来，下次平直"接着算"。

不外，除了凹凸文不一致，MoE 架构还触及到路由取舍不一致的问题——按照传统的解决决策，即等于重迭的凹凸文，每一次筹划，模子照旧要从新选人人、激活人人。

因此，有计划团队在 KVCache 的基础上又加了一招——路由掩码（routing mask）。

他们的看法是，既然关于对疏通的凹凸文，MoE 的路由斥逐应该不异，那干脆，把推理阶段的路由掩码和前缀 KVCache 全部缓存起来。

这么当疏通凹凸文再次出当前，模子就能平直用前次的掩码，无谓重算。

这么，R3 就概况与现存的前缀缓存系统无缝衔尾，在大领域强化学习及复杂的 Agent 任务中，也依然能保捏出色的筹划遵循。

试验斥逐

为评估 R3 的本色效果，有计划团队基于Qwen3-30B-A3B模子进行了一系列试验。

总体性能：

斥逐发现，不论在哪种场景下，R3 的举座得益齐更好。

在多 mini-step 建立下，GRPO+R3 的阐明比 GSPO 最初1.29 分。

若将 R3 与 GSPO 讨好，性能还不错进一步晋升0.95 分。

检修稳固性：

崩溃情况也少了好多。

不出丑出，跟着检修时候的延长，即便到了第 150 步，R3 依然能保捏相对安详的弧线。

比拟之下，如果是用 GRPO 检修，到第 60 步时就依然严重跑偏。

优化与生成行径：

况兼，R3 不光让模子更稳，也让它更聪惠。

试验斥逐斥逐标明，R3 能更快找到正确所在、优化经由更丝滑，还能更早运行探索更优计谋。

一句话回来，有计划团队在这篇论文提议了一种叫 R3 的关节，通过在检修中复用推理阶段的路由散布，概况让MoE 模子的强化学习更稳固、更高效。

论文作家

说完论文，再让咱们望望这支由小米系和北京大学联袂牵起的有计划团队。

论文的第一作家叫Wenhan Ma。

贵府未几，只知说念 Wenhan 是小米 LLM-Core 团队的有计划员，况兼照旧实习生。

此前，他还曾参与过小米 MiMo 模子与多模态 MiMo-VL 的研发。

比拟起来，这篇论文的两名通信作家，人人可能更耳闻目染极少。

一位是罗福莉。

罗福莉本科毕业于北京师范大学筹划机专科，硕士阶段插足北京大学筹划谈话学深造。期间，她在不少 NLP 顶级会议上齐发表过论文。

硕士毕业后，罗福莉加入阿里巴巴达摩院，担任机器智能试验室有计划员，细致开荒多谈话预检修模子VECO，并推动AliceMind名堂的开源职责。

2022 年，罗福莉加入 DeepSeek 母公司幻方量化从事深度学习联系职责，后又担任 DeepSeek 的深度学习有计划员，参与研发 DeepSeek-V2 等模子。

限度面前，罗福莉的学术论文总援用次数已卓著 1.1 万次，仅在本年一年内就新增了约八千次援用。

而另又名通信作家，恰是罗福莉的北大硕士导师——穗志方。

穗教练是北京大学信息科学本领学院的教练、博士生导师，弥远从事筹划谈话学、文本挖掘与学问工程有计划，在 NLP 与 AI 领域发表了无数高水平论文。

但稍有有个新问题，在这篇论文效果的单元留心中，罗福莉的单元莫得被明确，她既不是北大的，也莫得被归入小米。

咦……依然是孤独有计划者？

论文：

https://arxiv.org/abs/2510.11370

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—  完  —

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