「多肉1V3糙汉」：狂野糙男的绿色冒险——揭秘超模多肉生存技巧与实战攻略，夏日荷花开 美景引客来重磅开源！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倍此外，平板将内置双X轴线性马达、双Type-C接口，支持边充电边游戏。
《「多肉1V3糙汉」：狂野糙男的绿色冒险——揭秘超模多肉生存技巧与实战攻略》
在众多植物界中，“多肉”作为一种独特且极具魅力的观赏植物，以其独特的形态、色彩和生命力吸引了无数热爱大自然的人们。如果你是一位狂野糙男，面对着繁复复杂的多肉养护任务，如何在这片绿意盎然的世界中脱颖而出？今天，让我们一起揭开超模多肉生存技巧与实战攻略的秘密。
让我们从多肉的种类入手。多肉植物因其适应环境各异的特点，有大叶型、小叶型、球形等多种形态。其中，一些特殊的品种如“满天星”、“万寿菊”等因其花色丰富、形态奇特而备受追捧。无论是喜欢清新淡雅还是热烈活泼，每一种多肉都有自己独特的气质和风格。
了解多肉的基本养护知识是成功养好多肉的关键。多肉对光照要求较高，通常需要充足的阳光照射才能正常生长。但不同的多肉对光的吸收能力不同，有的喜阳光，有的则适合半阴的环境。在养护过程中，应根据多肉的习性选择合适的地点和时段进行种植和浇水。多肉耐旱性较强，但也需要保持适度湿润的土壤环境，避免长时间干旱导致根部腐烂。
合理施肥也是提高多肉生长速度和品质的重要手段。一般来说，多肉可以通过每月施一次腐熟堆肥或有机肥来提供营养物质，帮助其吸收足够的养分。对于肉质较薄的品种，还应注意控制氮磷钾的比例，防止过多的氮肥对植株造成伤害。
除了基本的养护方法外，多肉的繁殖也是提升观赏价值的关键环节之一。多肉植物的种子很小，便于播撒和处理，可以采用播种、扦插或者嫁接等方式进行繁殖。在繁殖前，应先对种子进行消毒处理，并在适宜的温度和湿度下进行培养，以保证幼苗的质量和生长效率。
在实战中，多肉玩家往往面临着各种挑战，如病虫害的侵袭、极端天气的影响等。这时，他们需要掌握一定的应对策略。例如，针对常见的蚜虫和红蜘蛛等害虫，可采用生物防治法，定期喷洒除虫剂或使用瓢虫等天敌进行捕杀；对于低温和干燥环境下的多肉植物，可以采取保湿措施，如定期浇水和增加空气湿度；对于光照不足的情况，可以选择在夜间或者遮阳网下进行养护，避免影响其正常的光合作用。
"多肉1V3糙汉"这一形象所代表的不仅仅是追求美艳的多肉植物，更是一种坚韧不拔、追求自由的野外生存态度。作为一名狂野糙男，想要在多肉世界中获得超越常人的成功，不仅需要熟悉多肉的种类、养护知识，还要具备应对挑战的能力和实践操作的经验。只有这样，我们才能在繁复多变的多肉世界中找到属于自己的独特风景，成就一个充满生机与活力的绿色冒险之旅。
近日，位于两江新区的重庆园博园青岛园的荷花陆续盛放。一池碧绿的荷叶铺满水面，一朵朵荷花从叶间探出，或羞涩含苞，或灿然绽放，与周围的楼阁、绿树相映成趣，如同步入一幅缓缓展开的夏日山水画卷，微风拂过，轻轻摇曳，初夏的气息扑面而来，吸引游客纷纷驻足观赏拍照。
今（4）日，在重庆园博园青岛园内，荷花盛开，鸟儿在此嬉戏。
荷花盛开，美不胜收。
蜻蜓驻足。
游客在园博园青岛园里观赏荷花、拍照打卡。
上游新闻签约摄影师 王加喜 摄影报道
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。