数据百晓生

如果说 Xiaomi MiMo 的愿景是构建一个理解世界的智能，那么"百晓生"的使命，就是为这个智能塑造真正的认知内核。我们不满足于模型对海量数据的浅层模仿，而是要向更深处追问：模仿之外，"理解"究竟意味着什么？为此，我们溯源人类知识的脉络——从数理的严谨定律，到哲学的深刻思辨，再到文学的象征隐喻——在多元知识之间，探寻共通的推理结构与认知范式。

我们以此重塑模型的思维方式。实现 AGI 之路，绝不仅仅是止步于让模型学会回答已有的问题，而要让它懂得像不同领域的专家一样，在广阔的世界中主动地运用知识、发掘知识、重组知识、创造知识。

知晓百家，融会贯通。我们以思想的深度，定义智能的高度。

Xiaomi MiMo 百晓生团队的成员，将直接参与大模型推理增强的创新研究。我们不设定僵化的"岗位职责"，而是围绕以下核心命题协同探索和攻坚：

• 跨学科推理的构建 — 如何让模型在数理世界中进行严谨的逻辑推演，同时，又在人文社科领域形成富有洞察的分析与判断？
• 科学基准的再定义 — 当前评测基准，衡量的是"智能"还是"技巧"？我们希望开发全新的科学推理基准，旨在超越"刷分"，真正评估模型解决复杂学术问题的分析与创造能力。
• 高质量知识的提炼 — 模型的认知深度，源于其所吸收知识的品质。我们致力于探索如何高效地发掘、提炼、构建和结构化高质量学科知识，为模型的认知升级构筑坚实的阶梯。

我们寻找的，不只是某一领域的专家，更是对"知识"本身怀有好奇与敬畏、乐于跨界探索的同行者：

• 深厚的学科背景 — 在某一领域（文学、哲学、心理学、数学、物理、化学、生物、医学、工程等）拥有扎实的学术功底（本、硕、博皆可），同时对其它学科抱有强烈的好奇心与求知欲。
• AI 与工程能力 — 能够熟练运用 Python，对大模型技术感兴趣，渴望将自己的学科洞见，转化为可感知、可迭代的模型能力。
• 卓越的研究能力 — 具备严谨的治学精神、出色的逻辑推理与数据分析能力。无论你拥有相关领域的高质量论文，还是解决复杂问题的实战经验，我们都同样看重。

• 跨学科的思维与创新 — 我们的团队提供了极致的跨学科环境，思想的碰撞是这里的日常。你将与顶尖的工程师、奥赛奖牌得主、以及来自不同学科背景的优秀伙伴并肩作战，共同推动前沿技术的创新性突破。
• 掷地有声的探索成果 — 我们信奉务实的建造。秉持"小米速度"，你的研究成果不会止于理论，而将快速在我们的开源模型中落地、迭代，被全球的开发者见证、使用和共创，切实推动行业交流及进步。
• 深度成长与价值实现 — 在这里，你能够直面当前 AI 领域最核心的命题，这一充满挑战的过程，将会突破你的思维局限、重塑你的研究视野、淬炼你的综合能力。而你的工作所创造的价值，也将沉淀为下一代大模型的认知深度，被世界看见。

• MY：在这里工作，不是机械地执行任务，而是自己去定义模型发展的边界，探索它更好的可能性。创造带来了切实的成就感，更有幸能与一群既温暖又优秀的伙伴并肩作战。亲身参与大模型的训练，看着 MiMo 一点点长大、变强，这是一种独一无二的体验。

• LTY：百晓生这一身份对我来说不像是一份工作，它更多意味着学习的机会和创作的可能。在这里，大模型既是产品也是工具。在测试工作中，我逐渐摸清了模型能力的界限；在训练工作中，我学会了如何借助 AI 实现以往难以想象的生产力。模型的飞速发展一度让我对自己所受的学术训练感到怀疑。而现在，我坚信非标化的人文素养是最难以被替代的能力，它在 AI 时代可以发挥出无限可能。

• MC：作为科幻题材狂热爱好者，我实在不能拒绝一个把未来引入现在的事业。虽然这份工作让我收到了很多同行异样的目光，在模型逐渐强大的当下，创作者自我价值的怀疑也常常找上门来。但自认为勇敢者的我，不会龟缩，更何况身在我工作生涯以来最好的团队。事实上，足够好的一批人面前，跨领域协作并不是问题。智识之上，大家彼此激发。如果命运是必将在存在的焦虑和创造新生的战栗中反复跳跃，那谁又能抵挡这种引力呢。我非常相信，我们就是第一批牵着未来的手踏入现在光门之人。未来已来。

• WY：犹记古龙笔下，百晓生通晓江湖万事。然一人之力终有尽时，故而如今的"百晓生"，早已演变为一个共研共知、智识共享的神秘组织。在这里，众人各尽所能，各得其宜，互通有无，为身处大模型界的来往侠客，提供源源不绝的秘闻与助力。若你亦有心洞察江湖、联结四海，那么此地正是你之名位。于此，你可尽享洞见先机的睿智，广结四海英才的善缘，以及运筹数据、推动浪潮的非凡成就感。欢迎加入我们，共结侠缘，同筑 AGI！

• SR：来到这里之前，我也曾像许多人文领域的研究者一样，面对大模型日新月异的生成能力，困于某种"被替代"的隐忧之中。但在百晓生团队与模型朝夕相伴的日子里，这种不安逐渐被抚平，进而舒展为一种细腻的惊喜。在这里，我看到的不再是单纯的"技术入侵"，而是极具启发性的"人机共创"。当我们尝试引导模型在特定领域进行思考时，它的反馈也总在推动我们自省："生成"的表象背后，究竟什么才是真正的"理解"？这非但没有消解人文的价值，反而促使我们以新的视角去审视知识与创造的本质。在这场人类直觉与机器逻辑的共舞中，人，既是引领者，也是被启发者。这些探索让我更加确信：模型越是迭代、进化，人类突破既有范式的想象力，以及捕捉灵感、进行本源性创造的能力，便越显珍贵。技术的演进并非为了取代，而是提供了更多共生的可能。而这，正是百晓生存在的意义，亦是我们前行的方向。