使用场景

研究人员可以使用MiMo进行复杂的数学推理研究，提升模型在数学问题上的表现。

开发者可以将MiMo集成到代码编辑器中，为程序员提供实时代码建议和优化方案。

企业可以利用MiMo的推理能力优化业务流程，例如在金融领域进行风险评估和预测。

产品特色

预训练阶段，着重挖掘富推理语料，合成约200B tokens推理数据，确保模型见过更多推理模式。

进行三阶段训练，逐步提升训练难度，总训练量达到25T tokens，全面提升模型的推理能力。

在后训练阶段，提出Test Difficulty Driven Reward策略，缓解困难算法问题中的奖励稀疏问题，引入Easy Data Re-Sampling策略，稳定RL训练。

设计Seamless Rollout系统，加速RL训练和验证，分别提升2.29倍和1.96倍的效率。

在数学推理和代码竞赛公开测评集上，MiMo-7B的性能显著领先于其他同规模模型。

MiMo-7B全系列已开源，提供4个模型至HuggingFace，方便研究人员和开发者使用。

技术细节已在GitHub公开，包括完整的训练报告和技术文档，方便社区交流和进一步研究。

MiMo模型由小米大模型Core团队开发，展示了小米在人工智能领域的创新能力和技术实力。

使用教程

访问HuggingFace上的MiMo模型页面：

下载并安装所需的MiMo模型版本。

使用HuggingFace提供的API或工具加载模型，并进行推理任务。

根据需要对模型进行微调，以适应特定的推理任务或数据集。

利用MiMo的技术报告和文档，深入了解模型的训练细节和使用技巧。