MiMo有没有ide

看好了最近全网爆火的 ai 大 模型，小米 mini mouse to do， 很多小伙伴还不知道在哪里安利，接下来出个详细的教程。 这是苹果安卓红门平板，所有设备简单易懂，跟着节奏三秒轻松搞定。首先点我作品右下角的箭头按钮，并复制好。接下来回到主页，打开这个常用的没有的可以去装一个，打开后就会跳出个文件夹，点进去就可以了。有些手机他不跳出的也可以点空格输入一小资源， 接着点这里就能进到文件夹。然后找到工具箱，在相对应 x 字母开头里面就有小米 mini 大 模型，单选保存就 ok 了。

氪金没必要白嫖，我教你。今天教大家下载的是小米密谋大模型，小米家的 ai 大 模型，手机和平板都能使用， 三秒轻松学会。首先点本作品右下角箭头，再点击这个分享链接，然后我们打开这个蓝色的小鸟， 没有就去安排一个，打开后会弹出一个资源包，如果它没有弹出粘贴提醒，那我们就在输入框中输入无的资源，打开后找到这个文件夹，最后找到这个文件夹，先保存后下载，最后安装即可。

兄弟们屌爆了啊，今天小米不是发布了那个 mimo studio 吗？刚才我实测了一下，确实啊，咱们废话不多说，直接看一下它到底怎么样。来啊，我们随便给他一个指令，帮我生成一个贪吃蛇的游戏程序，并且适配网站正常运行，我们直接开着看它能给我们生成什么样。现在呢，它就像一个程序员一样在编程这个代 码，屌不屌？屌，而且，而且它给你生成出来之后，它是直接可以玩的。刚才呢，我也用那个千问， 然后和豆包试了一下，他几乎最后给到你的一个结果，就是这一对待嘛，他没有一个实质性的一个东西能给 到你，而且你们可以看到他这个是直接可以上手试玩的啊。咱们先说一下 mimo studio 他的两个优势啊，第一呢，是给中文场景做了深度的优化，像平时咱们大学生写论文啊这些他就是比较合适的，因为小米更懂我们 中国的这个论文，它到底有一个什么样的模型，什么样的要求啊？第二呢，就是它的一个小米生态原生的融合啊，所以说这次小米的这个大模型的发布，我觉得还是挺挺实用的。

一天一软件，今天推荐的是 emo 大 模型，小米家的 ai 大 模型手机平板，双端通用，直接上手，随时随地都能用。下面分享一下，小白也可以学会，而且是手把手教会你。 首先点击本视频右下角的箭头，然后分享复制，然后退出去，打开应用市场的这个小蓝鸟，进去就自动弹出文件包，点击，如果没有弹出的，在搜索框这里搜索西罗爱玩，进去后点击百宝袋，再点击百宝箱之地，再点击工具软件库，进去找到软件保存下载就可以了。

简单三步教你安装最近爆火的小米 mini 大 模型，我给你们找到了免费的一键直装，同时支持安卓、苹果鸿蒙，下面快速分享给大家。 首先点右下角分享键分享复制链接，复制成功后我们打开这个蓝色小鸟，没有的话就去安装一个，打开后会弹出一个资源包，如果没有弹出，就在这里搜索二云宝库，然后打开这个文件夹，找到这个软件保存下载安装就可以用啦。

看好了小米最新发布的这个开源大模型，小米 miui 大 模型还有很多人不知道在哪里获取，今天我给大家出个教程，方法非常的简单。首先 在我视频的右下方找到分享按钮，找到分享链接，复制成功以后，我们返回在我们手机自带的应用商店下载一个，这个下载好以后，我们打开它， 它就会弹出一个口令，我们点击立即查看就可以找到了。如果没有弹出这个口令的话，我们就搜索保护资源这四个字，记住是保护资源， 点搜全网，它就会弹出一个文件夹，我们打开找到软件资源。二、找到小米尼莫大模型，取消全选，单选这个右下方点保存就可以找到了。

大的来了，兄弟们，就在刚刚，小米正式推出新一代大模型，小米开源咪猫大模型全新版本，反应速度以及功能都很超前， 还有很多朋友不会下载，今天我一个视频教会大家，操作简单而且免费。首先点视频右下角分享键分享复制链接，复制成功后打开蓝色小鸟，没有就去下一个， 打开后会弹出一个资源包，如果没有弹出就在这里搜索远远分享，然后打开这个文件，在里面找到 mini 大 模型资源包保存就行了。

当大模型技术成为智能革命的基石，小米如何以自主基座大模型赋能全场景生态与开发者？从数据拟合到物理认知的关键跃升，小米咪梦团队又将带来哪些新的思考？ 有请小米咪梦大模型负责人罗福利女士分享小米咪梦小米基座大模型掌声有请 哦！罗福利来了！ 哈喽，各位批发者大家上午好，我是罗福利。今天呢，我想带大家换一个视角，从十亿年生物进化的长河中，重新去审视我们正在经历的这场 ai 改革。 如果我们回到拉进拉进拉进进化的历史开始，拉了，会发现自然界在构建智能的这座金字塔的时候，其实遵循着非常严密的一个逻辑。 在六亿年前，生命首先学会了控制身体与环境互动，紧接着进化出了多斑的系统，通过强化血液训 练进一步提升。在两亿年前，哺乳动物的大脑首次具备了能够在行动前努力。有点点紧张，他好可爱啊，他的能力。最终我们发现，人类才登上智能的塔尖， 掌握了语言这一抽象的符号系统。 所以我们其实能看到生物演化规律，是先具备了对物理世界的感知和生存的体验，最后才诞生了语言。 但是我们大家都能发现到，现在大模型的发展路径其实是跟生物进化路径是不同步的，甚至说是一种道序，或说是一种跳跃。 生物是先从行动进化到思考，再进化到语言。但是大模型是先学会了语言，再去补齐他的思考能力，再去最终补齐对物理世界的一个模拟以及具深的一个感知。 那么为什么其实大模型它的智能的产生首先是在语言领域了，其实因为语言不仅仅是一种符号的排列组合， 更是人类的思维以及对于世界的一种描述。在文本领域的一个投射，我认为这个投射它其实本质上是一种有损的压缩。 当大模型通过类似于 computer case 这个范式在海纳稳稳着进行学习，当模型试图把洛斯降到最低的时候， 我们发现它不仅仅是在你和一个统计规律，而是在去压缩人类数十亿年间关于这个世界的一种认知的统购。 这种压缩过程叫我们来看就是融智能。所以其实大模型它是通过语言的爆发，通过去 给你计算算力，给你数据，从而去理解了人们所人类的思维，人类关于世界的一个理解，但其实它并不真正像人类一样具备对整个物理世界的一个感知。 所以，嗯，严谨上来说，他应该是成功的去解码了人类思维在文本空间的一个投影， 但是大家都能看到，其实他是一种自顶向下的一种捷径，因为他看一下怎么才到了一种呃智能的结果来去倒推智能产生的过程。 但但不管怎么说，其实语言包含了人类对世界的一个极致的要求，是智慧的结晶。同时呢，最关键的是它是高阶智能体之间高效的一个写作工具。 让你们看看 ppt， 小 米也从语言出发去构建了全新一代面向 agent 的 基座模型， emoji flash、 密莫维尔 flash 在 研发之初，其实主要围绕着三个非常关键的问题展开， 第一个我们认为当代的智能体他必须要有一个高效的高效的沟通语言，那么这个高效的沟通语言就是代码能力和工具电脑能力。第二个就是目前你们之间的沟通其实是非常的代客是非常低的， 那么我们如何去加速他他的贷款？那么这里边就需要有一个推理效率非常高效的模型，我们需要面向推理高效率，非常高效去重新设计我们的模型结构。 第三个就是其实 skinning 的 范式已经逐步的从预训练转向了后训练，那么我们怎么去激发后训练的潜能？在后训练，在强化学习上去投入到的更多的推理 computer， 那 么这就非常需要一个稳定的后训练的范式。 这三个问题是我们在构建 mimo ray flash 这一代模型去核心关注的三个问题。哈哈哈，听不懂就对了，我也听不懂，我们看到 mimo ray flash 就 知道牛逼就对了，超强的一个基数的潜能， 它虽然总参数在我看来是一个非常小的模型，我都不愿意称之为它是一个非常大的模型。对，它其实总参数只有三百零九亿，激活参数只有十五亿， 但是他的代码能力和 a 级的能力在这些呃呃世界级非常公公开公正的一些评估榜单上，在我来看他已经进入了全球 top 一 二呃开源模式当中的全球 top 一 二了。 嗯，基本上大部分的评估的基准已经呃抵过，或者说跟 d c 的 三点二呃 kimi k 二 c 也差不多。这两个模型的它的总参数量分别是以某 vr plus 的 两倍到三倍，这个范 围。虽然模型小，但是我们也通过了非常多其他的优化， 我后面会详细讲，达到了一种更极致的一种推理效率。这个图呢，展示了全球的大模型，在全球相同水位的大模型，它在价格和速度上的一个比较很久呢，是它的推理价格 啊，从从从大到小中轴呢，是他的一个推理速度，从小到大，我们能看到李某，他在右上表示了他具有一个低成本，高速度。 呃，举两个 v 三来进行对比，比如说，呃， d p c v v 三点二，它的呃 mini v 二比比比 d p c v 三点二更便宜一点。但是呢，它的推理速度是 v 三点二的大概三倍左右。 然后我们再洗一个性能综合能力跟 mimo ray flash 差不多的 jimmy 二点五 pro， 它的整个的推理速度是跟 mimo ray flash 相当的，但是它的推理成本比 mimo ray flash 整整贵了大概二十倍。对， 那么我们是怎么做到这一切的呢？啊？其实这里的核心的一个关键就是我们要围绕着极致的推理效率去重新设计我们的模型结构。 我们的模型结构主要是依靠两个创新，第一个是 hypervision 的 结构，我们是 hypervision sliding window 和 full， 它的比，它们的比例大概是一比一。 此外呢，我们，呃，我们为什么选 siibuntime 同学，因为他看起来非常简单，他只关注领域的一百二十八个头肯。 但是呢，我们发现，经过大量的实验研究，我们发现一些看似很复杂的语言的结构，其实他在一些综合的，综合的性能上，比如说呃兼顾长短文的推理，兼顾长短文，长短文的知识解锁上，其实并不如在很简单的 siibuntime 的 咨询。 并且斯莱顿威士呢，它有一个非常好的特性，就是它的 k k 开始是固定的，所以它能非常好的适配当代的非常多的 infotain 可以 框架。 此外我们也挺我们也呃更好的去挖掘了一下 mtp 的 潜力。 mtp 它其实呃呃一开它其实很难，它它其实一开始是被提出来用于做推理加速的，后面 deep state 将它用于去提升基座模型的能力， 我们也在训练的时候去加入了一层 m t p 层，提升精做模型的进步，提升精做模型的潜能。并且我们在微调的时候加入更多层的 m t p， 用很很少量的概率就提升了 m t p 的 层的接受率。这样一种最终我们推理的时候呢，是使用了三层的 m t p 这种加速并行的去进行通配验证的方式，在我们实际的推理加速的场景里边，能够做到二呃两到二点六倍的一个实际的推理加速，一个提升。 我们来看一下社区关于三层 app 的 情况下，它的模型输出的一个吞吐情况，模型的输出的吞吐是跟成本高度密切相关的。 然后在单呃，在单机吞吐我们能做到五千到一万五吞吐每秒的基础上，我们发现单请求吞吐也能做到一百五到一百一十五吞吐每秒。使用 mtp 和不使用 mtp 整体速度能够提升两到三倍。 就像我刚刚讲的一样，我们除了关注预训练的结构是非常高效的，那么我们怎么去充分利用这个高效的结构去扩展我们强化学习训练的 compute？ 这里边儿一个关键的是，强化学习训练很多时候是非常不稳定的，我们怎么去？因此呢，我们就提出了一个 multi teacher 的 一个 alternative distribution 的 范式。它的核心呢是在于说 它是非常权威，它是依赖于一个正式 level 的 top level 的 一个 reward 来进行监督学习。 通常我们 postgraduate 的 范式是会通过啊 s， f， t 和 r， o 拿到各个领域专家的模型 pop 的 话，会将这些专家模型会先让啊一个 student 模型去 root out， 基于自身的概率分布去 round 一 些序列出来，然后再用专家模型对于这些序列进行一个概率分布的打分，然后提供一个呃非常丑陋的 top level 的 一个监督信号。 我们发现这样的一个学习效率非常之高，我们能通过简短的几十步就能去将各个领域专家的一个模型的能力快速增流到这个 ceo 的 模型上。 此外，我们还发现一个呃，很意外的事情，就是说，呃，当这个 students 呢，很快超越这个 teacher 的 时候，呃，我们能不能把这个 teacher 替换成这个 student 继续自我迭代提升？这是一个 improvise 的 一个工作。 我们发现其实 mimo vr 在 具备，它已经初步地具备在语言空间去了模拟世界一个能力。 嗯，当然他只是通过语言去模拟，他也不是真的，这个应该大概能懂吧。你们就比如说我们可以通过 htm 让他去写一个操作系统，我们可以看到这个操作系统有很多功能，其实都是啊，可可就是可实现的。 此外我们可以让它去写 h p m， 去模拟整个太阳系，然后你甚至可以用它来做一些小 demo， 画一棵圣诞树，并且跟它产生交互。 memoire flash 在 昨天已经发布了，并且我们开源了我们所有的模型权重技术报告的细节 同步了，我们也提供了一个 api， 然后供所有的开发者能够实时的去接入到一些 backstory 的 呃 id 里边去。然后呢，同时呢，我们的体验外服也上线了，大家也可以扫描进去去跟他对话试一试。 虽然现在大模型呢，它能聊天，能写代码，但是呢，我相信大家还是很 放心吧，你的身边很复杂，把任务交给他，因为其实我认为真正的下一代智能体的系统，它不是一个语言模拟器，它是需要跟我们的视 解库存的一个智能体。所以其实下一代的智能体他必须要具备两个潜能，第一个是他要从回答问题变成完成任务。至于 其实大家可能会在很多场合去看到说 ok， 他 有记忆能力、会理能力、自主决策规划等等， ok， 但是其实这些在我来看，他背后的研究的深度都很深，就是每个方向他都是有非常深的研究深度。 然后此外的话，我们相信有这些能力的基础，它必须要产生交互的前提是它要有一个宏观的一个感知能力，也就是说我们做一个统一动态系统是非常必要的，它也是为我们去理解整个世界一个很关键的基础。 在这些基础上，当我们有了这样的一个模型的基础上时候，那么我们可以很无缝的去切入到，像这个东西对我来说好像是未来世界才有的。 回到我们一开始的讨论的话题就是大拇指，其实他本质上是用了算力的暴力美学直接去攻克了冰淇淋说的对，冰淇淋这句说的对，点赞，强化学习。 但是呢，他跳过了中间的非常多的步骤，比如说第三层关于对世界的一个感知，对世界的磨砺，以及对于第一层他必须要有个实体 跟这个环境产生交互，这是为什么？现在大家认为大模型其实他已经做到了数学奥林匹克竞赛水平，他可能有时候也能去模仿莎士比亚的风格去写作， 但是你发现它其实本质上并不太懂重力这样的一些物理法则的含义，并且它有时候经常会产生一些预兆的幻觉，也就是说其实我们现在大模型它其实只有一个完美的语言的外壳，它没有一个瞄准现实世界的一个物理模型。 所以我认为其实呃 ai 进化了一个下一个起点是一定要有一个可以跟这个真实环境产生交互的一个物理模型。 我们本质上要打造的并不是一个程序，其实是一个具备在物理上一次性呃时空连贯性的这样的一个虚拟的宇宙。这其实本质上是代表着 ai 的 能力有一个本质的跨越， 它不仅仅满足于说他要去看懂画面，而是说要理解背后的物理规律，也不仅仅局限于说 ok， 他 要去梳理文本，而说他要去推演或者整个世界的一个运作模式， 我相信真正的智能绝对不是纯粹是在文本里边读出来的，而是说它在交互里边活出来。 其实我刚刚说这句话呢，它是一个非共识，有很多人还是比较坚信，包括一两他学生都比较坚信说 ok， 在 语言，呃，空间是能够实现所谓的 agi 的， 所以我也带着这样的一个我，我下面下了一个议题，我去问了一下 google flash， 我说你是怎么解读关于物理世界导向，也就是说我们要去强调多模态和真实世界的交互是通往 agi 的 关键，你怎么去解读这个事？呃，他给我的回复是，他认为这是一个非常核心和深刻的观点， 他认为智能是要根植于存在的，而并非符号，因为符号体系一般，他只能见模模式匹配见模概率预测 他并不具备一个，而他而尼莫认为他必须具备一个具身的介入式的环境，通过与这个真实的物理世界产生持续的交互，从而持续涌现更强的能力。我觉得这其实本质上就是人类这样的一个高阶智能体，他所演变的一个逻辑， 这不是我们训练进去的他自己，他自己有一种牵扯的能力。然后我只是突然问到什么，觉得有点让我意外，有点让我意外。 其实呢，我本质上我们认为技术上是可以追赶的，数据和数据呢，也并非最终的不成盒，有点奇怪吧，其实确实数据也不是。 然后真正的不成盒呢？其实我认为是科学的研究文化和方法是将未知的问题转化成模型的优势，最终去结合可用产品的一个能力。 小米的大模型的破团队其实就是在这样的长期愿景中诞生的。我们构建了一个研究、产品、工程深度融合的一个年轻化团队，他非常具备创业精神。 我们团队员每个人都极度好奇，追求真理，乘着自由的风，满怀着对这个世界极致的关怀，在一起去探索这门的边界。 嗯，在呃这个演讲的结尾，我想给大家回顾一下，在二零二零年，我刚去进入大冒险这个领域的时候， 呃，一开始也是去做开元模型，那会的开元模型距离世界顶尖的闭元模型的代差我认为至少有三年。 但是如今大家都能看到中国像 deep、 q n、 g n e max 等等包括咪某在内的在内的开元模型，其实距离世界的顶顶尖的闭元模型的差距，可能这个差距只有数月了。 我们，我们相信开源的价值，并不仅仅是说我们分享了模型，分享了代码。而我开源的价值本质上是一种分布式的、技术的加速的主义。 我认为开源是实现 a g i 的 普绘化，是确保所有人类的智慧共同进化的唯一路径。 从数据的极致压缩，到算法的范式创新，再到与物理空间的深度链接，小米与全球 ai 共同定义未来。谢谢大家， 感谢罗弗利女士的精彩分享。随着小米、人、车家全生态的齐头并进，小米构建出面向多市场、多终端、全场景的互联网服务生态， 这也给全球应用游戏与文艺内容的合作伙伴提供了更广阔的商业空间。有请小米互联网业务部总经理刘禅带来主题分享面向全生态的互联网服务掌声，有请 互联网业务部的总经理 啊，各位朋友上午好，那个我是小美的刘禅，那欢迎来到今天的生态合作论坛，那今天呢，我想给大家分享一下， 呃，他不仅是一个产品，一个服务，而是说在一个全生态中互联网服务如何的持续的一个生长。 我们致力于在共建、共生、共赢这样的一个初心之下，把 os 的 能力、平台的能力以及生态和增长的能力，然后开放开放给我们的客户来。那接下来呢，我也想分享一下我们过去的实践， 我们先从一个最基础也是最关键的一个事情先开始啊，规模和民间。那规模上呢？小米活跃用户数已经到达七点四亿，那去年此时这个数数字还不到七个亿。 那此外呢，我们的开发者数量也从过去的一百万增长到了一百二十万，那越来越多的开发者呢？其实把小米平台和生态作为首要的一个经营平台 连接啊，这是互联网的角色哈，连接全球的每一位开发者，连接每一位终端用户。 小米互联网呢有三个非常鲜明的特征，多市场、多终端和多场景。那今天呢，我们已经在一百多个国家的地区， 超过十亿台的设备数，以及呢一百多个特色场景里面，互联网服务已经深度融入到小米用户的日常体验。 多市场代表的是广度，今天呢，我们在全球多个市场上保持一个领先的一个市场份额和实体的一个增长，在多个核心地区呢，进入到全球前三。 但是这不仅是一种广度啊，它其实是一种可复制、可扩展的一种全球化的一个能力。 多终端它代表的是一个深度。今天呢，我们在人车将占领一个全生态体系里边，我们把我们的应用生态、 游戏生态、内容生态其实已经做到了全面的一个规定，其实是真正在整个这个是联想小米互联网业务部的总经理，互联网服务的一个自由的一个流转多场景其实是密度，这是。

看好了朋友们，最近全网爆火的这个小米 ai 大 模型还有很多朋友呢，不知道在哪里使用，接下来呢，我来给大家出一个非常详细的下载教 程，我苹果安卓都是可以直接使用的，简单方便。首先点击我视频右下角，这里有个分享链接，我们复制它之后呢去打开手机自己的应用商店， 然后去搜索这个 app 下载，打开它它就会弹出一个资源包，我们点击立即查看，如果没有弹出资源包的话，我们点击搜索框输入勾索骑手，点击搜全网，它也会出来一个文件夹， 我们打开文件夹，找到软件资源三打开，在这里面找到小米大模型，打开，然后保存解压就可以了。

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