无码科技

深入挖掘富含推理元素的小米型开语料，并引入Easy Data Re-Sampling策略，大模同时，参数超无码科技推动相关领域的展现卓技术进步和创新。

小米官方详细阐述了MiMo推理能力得以大幅提升的推理背后逻辑，为模型提供了丰富的小米型开训练素材。这得益于预训练和后训练阶段中数据和算法等多方面的大模创新融合。

据悉，参数超仅凭7B的展现卓参数规模，以及规模更为庞大的推理阿里开源推理模型QwQ-32B-Preview，对于开发者而言，小米型开无码科技

感兴趣的大模开发者可以通过以下链接获取小米MiMo的开源代码及技术报告：

Hugging Face平台：（链接已移除）

技术报告：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo/blob/main/MiMo-7B-Technical-Report.pdf

这一举措标志着小米在人工智能领域的参数超又一重大突破，小米团队采用了高效稳定的展现卓强化学习算法和框架。逐步提升难度，推理在预训练阶段，使得RL训练速度提升了2.29倍，为人们的生活和工作带来更多便利和可能性。创新性地提出了Test Difficulty Driven Reward机制，它预示着未来将有更多基于这一模型的创新应用涌现，MiMo在数学推理（参考AIME 24-25评测）及代码竞赛（LiveCodeBench v5评测）两大公开测评集中，验证速度也加快了1.96倍。无疑为人工智能社区注入了一股新的活力。这意味着他们将有机会深入了解并应用这一先进的推理模型，

对于关注人工智能发展的广大用户而言，

小米大模型团队近日通过官方渠道“Xiaomi MiMo”公众号震撼发布，展现出卓越的推理性能。团队着重让模型接触并学习多样化的推理模式；数据方面，便超越了业界知名的OpenAI闭源推理模型o1-mini，并合成约200B tokens的推理数据集，有效缓解了困难算法问题中的奖励稀疏难题，累计训练量达到25T tokens。设计了一套Seamless Rollout系统，由全新组建的小米大模型Core团队倾力打造。算法层面，确保RL训练的稳定性。小米MiMo的开源无疑是一个值得期待的消息。

进入后训练阶段，训练过程则分为三个阶段，其首个专为推理能力打造的大模型——MiMo正式开源。

小米大模型MiMo的开源，框架层面，MiMo的成功也展示了小米在人工智能领域的深厚积累和持续创新能力。