大象视频：2023年春节回乡路，一睹大象回归的壮观盛景与深情厚谊，近闻·“国之大计、党之大计”，总书记这样擘画重磅开源！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倍上海是毫无争议的潮流大都市，但你知道在上海，夏天都在流行些什么吗？到了上海街头就会发现，满屏都是长裙，但今年不兴了，不得不感叹，上海人民真的太敢穿了，这种洋气的“短裙”真的太潮了！
以下是关于“大象视频：2023年春节回乡路，一睹大象回归的壮观盛景与深情厚谊”的文章：
在辞旧迎新的春节佳节之际，无论是城市还是乡村，都充满了欢乐祥和的气息。在远离家乡、身居异国他乡的游子们心中，最渴望的恐怕就是归乡之路的壮丽景象与他们深深的情感交流。
春节期间，随着电视媒体的推广，一种全新的视频节目——“大象视频”，吸引了无数人的目光。这款节目以独特的视角，展现了大象的回归之旅，让我们得以一窥这个庞然大物的神秘面纱，感受其回归故乡的壮观盛景和深厚的情感纽带。
大象视频通过高清摄影镜头捕捉到了大象离开城市丛林，穿越沙漠、山川、河流，向千里之外的故乡进发的全过程。每一帧画面都生动而细腻地描绘出了大象在历经长途跋涉后，那种对自然环境的敬畏之情与对家乡的深深眷恋。这些影像无一不是被精心剪辑和编辑，通过镜头的变化和节奏的控制，传达了大象从不畏艰辛、勇往直前的精神风貌。
在回归的路上，大象视频不仅展示了它们的智慧和力量，更传递出了一种深情厚谊。当大象来到一座深山老林，与同伴们一起探索未知的世界时，它们的眼神中流露出的是团队合作的默契与相互支持的力量。而在森林深处，它们在月光下寻找水源，互相取暖，用温柔的叫声呼唤着彼此的名字。这种场景在大象视频中的呈现，仿佛是一首优美的交响乐，深深地打动了人们的心灵，让人感受到动物之间的深厚情感联系。
“大象视频”还注重深度解读大象的生活习性、生态环境以及回归过程中的生态恢复情况，为观众提供了全面、深入的了解和思考。这种全方位的展示方式，使得大象回归这一事件不仅仅是视觉上的震撼，更是对人类生存与发展与环境保护之间关系的深度反思和探讨。
春节即将来临，身处异国他乡的游子们是否已经准备好了踏上回家的路？也许，此时此刻，他们的内心深处正涌动着一股强烈的返乡冲动，那是对故乡、对亲人、对大自然深深的思念与期盼。而大象视频，作为一部聚焦大象回归旅程的视频作品，无疑成为他们心灵的寄托和精神的慰藉。
在这个特殊的日子里，让我们一同期待大象视频为我们带来的新年祝福和深刻启示：“大象视频”以其独特的方式，记录了大象回归故乡的壮观场面与深情厚谊，让每一个远离家乡的人，都能在其中找到属于自己的家。愿新的一年里，我们在欢庆的也能用心去珍惜生活中的每一份感动，用感恩的心态面对未来的挑战，共同创造一个更加和谐美好的世界。
教育是国之大计、党之大计。日前，《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《加快建设教育强国》。“全面把握教育的政治属性、人民属性、战略属性”“让教育改革发展成果更多更公平惠及全体人民”“让教师享有崇高社会声望、成为最受社会尊重的职业之一”……通过这些话，一起感悟习近平总书记对教育强国建设的谋划与部署。
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。