Das Xiaomi MiMo-Team hat den Echtzeit-Fortschritt beim Training seines neuen großen Modells MiMo-V2.6 über eine Live-Trainingsseite öffentlich gemacht. Unter der Leitung des ehemaligen DeepSeek-Forschers Luo Fuli umfasst das Projekt groß angelegte Multi-Agenten-Experimente mit vollständig asynchroner Parallelität. Die Trainingskosten für zwei Versionen beliefen sich auf mehr als 1,28 Millionen US-Dollar und dauerten insgesamt etwa 30 Stunden. Dieser transparente Ansatz markiert einen Wechsel von geschlossenen Tests zu quelloffener Ingenieurarbeit und unterstreicht die Fortschritte von Xiaomi bei den Skalierungsgesetzen des Reinforcement Learning (RL) sowie der Erforschung von AGI.