小米 MiMo-V2.6 发布：以强化学习扩展推动模型自我改进
MiMo-V2.6: Scaling Reinforcement Learning Towards Self-Improvement
AI 导读
小米发布 MiMo-V2.6 系列全模态模型，含 1.02T 参数、42B 激活参数的 MiMo-V2.6-Pro 和 310B 参数、15B 激活参数的 MiMo-V2.6-Flash，通过扩展强化学习算力推进模型自我改进。其 RL 训练每步消耗 1,568 个样本、2.7∼3.7B tokens，上下文长度最高 1M，覆盖代码、通用、视觉与网络等环境，并冻结 MoE router、建立多层防御以抑制奖励作弊。团队开源训练动态、RL 环境与 RL 框架。