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Xiaomi MiMo是什么
Xiaomi MiMo 是小米开源的首个推理（Reasoning）大模型，支持提升模型在复杂推理任务中的表现。模型基于联动预训练和后训练，挖掘大量富推理语料并采用创新的强化学习算法，显著提升数学推理和代码生成能力。
MiMo 仅用 7B 参数规模，在公开测评集上超越 OpenAI 的 o1mini 和阿里 Qwen 的 QwQ32BPreview 等更大规模模型。
Xiaomi MiMo包含4 个模型版本，预训练模型MiMo7BBase、监督微调模型MiMo7BSFT、强化学习模型MiMo7BRL和MiMo7BRLZero已开源至 HuggingFace，为开发者提供强大的推理工具。
Xiaomi MiMo的主要功能
强大的数学推理能力：解决复杂的数学问题，提供准确的推理路径和答案。
高效的代码生成能力：生成高质量的代码，适用于多种编程任务。
优化的推理性能：基于预训练和后训练的联动提升推理能力，用 7B 参数规模超越更大规模的模型，展现出高效的推理性能。
Xiaomi MiMo的技术原理
预训练阶段：着重挖掘富推理语料，合成约 200B tokens 的推理数据，确保模型见过更多推理模式。基于三阶段训练，逐步提升训练难度，总训练量达到 25T tokens，模型在不同难度的任务中逐步提升能力。
后训练阶段：
强化学习算法：推出 Test Difficulty Driven Reward 算法，缓解困难算法问题中的奖励稀疏问题，提升模型在复杂任务中的表现。
数据重采样策略：引入 Easy Data ReSampling 策略，稳定强化学习（RL）训练过程。
高效训练框架：设计 Seamless Rollout 系统，加速 RL 训练（2.29 倍）和验证（1.96 倍），提升训练效率。
模型架构优化：针对推理任务优化模型架构，确保在有限参数规模下实现高效推理能力。
Xiaomi MiMo的项目地址
GitHub仓库：https://github.com/XiaomiMiMo
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/XiaomiMiMo
技术论文：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo/blob/main/MiMo7BTechnicalReport.pdf
Xiaomi MiMo的应用场景
教育领域：辅助数学解题和编程学习，提供解题步骤和代码示例。
科研与学术：协助逻辑推理和算法开发，帮助验证假设和设计实验。
软件开发：生成和优化代码，辅助代码调试和问题解决。
智能客服：解答复杂问题，提升问答系统效率。
游戏娱乐：提供策略建议和智力谜题解答，增加游戏趣味性。
