五月醉丁香，六月芳菲满园开：诗意五月六探析丁香的独特魅力与文化内涵，星辰社区比特金π助力中国首届《数字经济创新与安全峰会》圆满落幕重磅开源！首个全异步强化学习训练系统来了，SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍尽管俄乌局势目前依然紧张，但和平仍然是各方最终的目标。战争带来的只有痛苦和灾难，无数家庭破碎，无数生命消逝，经济发展受到严重阻碍。因此，探寻和平之路虽然艰难，但却是必不可少的。
关于五月的那场醉人的丁香花季，仿佛是一幅色彩斑斓、意境深远的画卷，铺展在这人间四月天的每一个角落。从五月的第一个黎明到暮色的沉静，每一朵丁香都如同诗人在静谧的夜晚中为大地倾倒出她的独特魅力和深厚的文化内涵。
丁香花，又称忍冬花，其别名众多，有木兰香、紫丁香、月下丁香等，因其独特的香气和美丽的形态而深受人们喜爱。这种小众而高雅的花卉，在中国传统文化中的地位不容忽视。
在五月初，丁香的花朵如诗如画地绽放于枝头，宛如一首首清新的诗篇，飘散着阵阵淡雅的清香，吸引着蜜蜂飞舞，蝶儿翩跹，引来无数游人驻足观赏。在这个时节，丁香花不仅以其美丽动人的外貌，更以其丰富的文化内涵和高尚的精神品格而引人入胜。
丁香花象征着生活中的坚韧与执着。在中国传统诗词中，丁香常被用来比喻那些坚强不屈、历经磨难却始终坚守自我，追求理想的人。如唐朝诗人王之涣的《登鹳雀楼》中，“白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。”在这首脍炙人口的诗中，丁香花作为诗人的理想之象征，让人感受到了一种积极向上、永不言败的精神风貌。
丁香花也象征着女性的纯真与优雅。丁香花以其娇艳、纤弱的形象，被誉为“闺中佳人”。在中国古代文学作品中，许多女性形象往往通过丁香花的形象展现出来。例如唐代才女薛涛的《赠妓》诗：“丁香结子，红瓣雪蕊；莫道无情，情似丁香。……”在此诗中，丁香花不仅是薛涛心中最纯洁、最美好的象征，也是她对美好爱情的寄托和向往。
丁香花还象征着岁月的沉淀与岁月的美丽。丁香花是多年生草本植物，经过漫长岁月的积淀，形成了独特且优美的形态和丰富的花语。在中国古典诗词中，有许多描写丁香花的诗句，如宋代苏轼的“丁香影里一春空，寂寞无人问”，以及清代李渔的“丁香花下客多，不知此花几时归？”这些诗句都体现了丁香花随着时间的推移而逐渐丰富和积淀的特性，寓意着人生中的沧桑变幻和岁月的流转之美。
五月的丁香花季，是一种独特的自然景象和人文景观，以其独特的香气、美丽的形态和丰富的文化内涵，给人们带来了视觉上的盛宴和心灵上的洗礼。让我们一同走进五月的丁香花季，感受那一份诗意的五月，欣赏那一份独具魅力的艺术，探索那一份深厚的文化内涵。在这个五月，让我们一起沉浸在丁香花的世界，感受那份浓郁的诗意和文化的韵味，寻找到属于自己的诗意五月，感悟生命的美好和生活的多彩。
2025 年 6 月 3 日，中国首届《数字经济创新与安全峰会》在宁波盛大开幕。本次峰会由星辰社区主办，吸引了全球各行业精英以及加密数字货币散户 1000 余人齐聚一堂，共同聚焦数字经济创新发展与安全防护，致力于构建数字经济新生态，推动铭文赛道 BRC20π 走向世界。
星辰社区于 2024 年 3 月由刘博士创立，不到一年时间，成员数量便接近 10 万，其主导建设的资产 BRC20π 地址数在短短几个月内迅速突破 10 万。社区以“共筑和谐社区，创新驱动发展”为主题，围绕数字货币前沿趋势、技术创新、安全挑战等关键议题展开深入交流与探讨。
BRC20π（星辰社区称为比特金π）是星辰社区在数字经济领域的创新实践成果。它是一种基于区块链技术的数字货币，发行总量为 3141 万亿（T）个。比特金π凭借先进的加密技术和分布式账本，能够确保交易的安全性和透明度，为数字经济注入新的活力，其在聚焦数字货币创新应用与安全防护方面展现出可观的前景，有望带领几万人甚至更多人通过比特金π实现财富自由，逆天改命。
在峰会期间，举行了《星辰社区互联网影视》系列短剧开机仪式，为数字货币与文化产业的融合开辟了新的路径。香港国际商会联合会副主席包卫东先生赠送宝鼎仪式也隆重举行，彰显了星辰社区对中国传统文化的尊重与传承，寓意着数字经济创新发展需坚守文化根基。
机器之心发布
机器之心编辑部
来自清华大学交叉信息院和蚂蚁技术研究院的联合团队，正式开源全异步强化学习训练系统 —— AReaL-boba² (AReaL v0.3)。
作为 AReaL 里程碑版本 AReaL-boba 的重磅升级，AReaL-boba² (正式全名：A-ReaL-double-boba) 坚持 boba 系列 “全面开源、极速训练、深度可定制” 的开发理念，再次加量：除了更全的功能和更详细的文档说明，更以全异步 RL 为核心，发布 SOTA 代码模型，全面奔向 Agentic RL：
异步强化学习（Asynchronous RL）是一种重要的 RL 范式，它将数据生成与模型训练完全解耦，以不间断的流式生成和并行训练，极大提高了资源使用率，天然适用于多轮次交互的 Agent 场景。
AReaL-boba² 通过强化学习算法和训练系统的共同设计（co-design），在完全不影响模型效果的同时，实现了稳定高效的异步 RL 训练，不断朝全面支持 Agentic AI 的最终目标冲刺。
本次 AReaL 升级为用户提供更完善的使用教程，涵盖详细的代码框架解析、无需修改底层代码即可自定义数据集/算法/Agent 逻辑的完整指南，以及高度简化的环境配置与实验启动流程，如果你想要快速微调推理模型，快试试双倍加量的 AReaL-boba² 吧！
最强最快 coding RL 训练
AReaL-boba² 基于最新的 Qwen3 系列模型，针对 8B 和 14B 尺寸进行 coding RL 训练，并在评测代码能力的榜单 LiveCodeBench v5 (LCB)，Codeforce (CF) 以及 Codecontests (CC) 上取得了开源 SOTA 的成绩。
其中，基于部分内部数据的最强模型 AReaL-boba²-14B 在 LCB 榜单上取得了 69.1 分，CF rating 达到 2044，CC 取得 46.2 分，大幅刷新 SOTA。
此外，AReaL 团队还基于开源数据集发布了完全开源可复现的 AReaL-boba²-Open 系列模型，同样能在 8B 和 14B 尺寸上大幅超过现有基线。