小米发布 MiMo v2.6，RL 三要素扩规模成核心看点

小米发布 MiMo v2.6，@tokenbender 随即发长线程深度解读，认为该版本的主角是强化学习，而非其他花哨组件。论文核心思路是显式扩展三个变量：batch size 与吞吐、环境多样性、grader 算力。作者指出，官方对大 batch 的论证主要停留在吞吐量与 GPU 扩展便利性的角度。

已确认

• MiMo v2.6 论文主张从吞吐量和 GPU 扩展便利性角度选用大 batch，显式扩展 RL 三要素：batch size 与吞吐、环境多样性、grader 算力。
• 4.2.5 节采用多种 harness 训练的做法；tokenbender 认为这值得肯定，因为开源用户各有偏好，常会自建适合自身任务的 harness。
• 环境合成遵循数据合成的通用好原则：清晰的 spec、从丰富的真实世界场景池采样、精选优质种子任务并做接地（grounding）。作者评价"没有花活但这些原则不可妥协"。
• 论文讨论了 CodeMidas 的源码驱动合成方法。

尚未确认

• 长程（long horizon）任务部分似乎主要靠 agent 驱动合成完成，tokenbender 对其效果存疑，表示有兴趣跟进验证。

为什么重要

• tokenbender 指出 MiMo 的任务不是从零造，而是从多样化来源接地构建，纯 self-play 不可替代；任务性质贴近日常工作流，作者因此对 MiMo v2.6 替代 Sol 用于日常工作抱有期待。

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