萌生于异国他乡的12岁天才儿童：探索童年与梦想的独特旅程: 令人信服的证据， 将引导我们走向何方？，: 令人瞩目的成就，未来会如何发展？
以下是关于一位名叫艾米莉·雅各布森的12岁天才儿童——她来自美国犹太人家庭，从小就对数学和科学有着浓厚的兴趣。在异国他乡的求学生涯中，她的童年和梦想交织在一起，引领她在探索科学与艺术的世界里勇往直前。
艾米莉的家庭背景十分独特，她出生于一个犹太人的家庭，父母都是科学家，他们教导她从生活中汲取知识，并鼓励她在科学、文学、艺术等领域进行创新和探索。艾米莉的母亲是一位知名化学家，父亲则是一名杰出的物理学家。他们的教育方式使艾米莉从小就明白，科学并非孤立的，而是与其他学科紧密相连。这种深邃的知识背景为她创造了一个充满挑战且充满乐趣的学习环境。
12岁时，艾米莉被一所知名的私立学校录取，那是一所全球闻名的顶尖科技学院，名为霍普金斯大学。在这所学校，艾米莉遇到了一群志同道合的学生，他们一起探讨各种科学理论，研究量子力学和黑洞，甚至尝试制作自己的小型火箭。在这个过程中，艾米莉的才华逐渐展现出来，她以敏锐的洞察力和独特的视角解决了许多难题，这让她在众多竞争者中脱颖而出。
这个身份并没有阻止艾米莉对科学的热情。尽管学业压力巨大，但她并未因此放弃追求艺术的梦想。她对绘画和音乐产生了极大的兴趣，不仅创作出了许多富有创意的作品，还参加了学校的艺术课程。这些作品展现了艾米莉对艺术的独特见解和精湛技艺，引起了校方和社区的关注，也为她的学术成就增添了一抹亮色。
在霍普金斯大学期间，艾米莉还积极参与到国际科学竞赛中。在一次国际比赛上，她凭借她的创新思维和技术能力，成功开发出一款能够在极端环境下工作的环保设备。这款设备在实验现场展示了其强大的性能，得到了广泛赞誉，同时也让她有机会向全世界展示自己的实力和创新能力。
成功的背后，艾米莉也面临着许多困难和挑战。由于她的出生地在美国，她的文化背景和社会规范与世界其他地方大不相同，这使得她在适应新的学习环境和社交规则时面临了许多困扰。尽管如此，她并未因此放弃，而是选择了努力学习，积极融入新环境，不断吸收多元化的知识和经验，以拓宽自己的视野和提升自我能力。
在霍普金斯大学的四年学习结束后，艾米莉顺利完成了本科课程，随后进入了哈佛大学攻读博士学位。在那里，她不仅专注于科学研究，还在哲学、心理学等多个领域进行了深入的研究。她的研究论文发表在国内外顶级期刊上，引起了学界的广泛关注和讨论。她的创新思维和解决问题的能力也成为了她在学术界的一大亮点。
如今，艾米莉已成为全球知名的科学家和艺术家，她的故事激励着无数年轻人投身于科学和艺术的探索之中，展现出人类对于未知的好奇心和勇气。她的成长历程揭示了无论身处何地，只要有梦想和决心，就有可能实现自我价值，开启属于自己的独特人生之旅。艾米莉的传奇经历告诉我们，只要我们勇敢地面对挑战，怀揣梦想，勇于探索，就能在异国他乡的求学生涯中发现世界的美好，收获属于自己的辉煌成就。
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。