长P后：挑战与默契：探索室友间微妙情感的爽爽小说解析，京东首次设立开源鸿蒙穿戴专区重磅开源！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倍黄冈市（浠水）杂技团自1954年创建以来，已有70多年的历史。2009年，浠水杂技被列入湖北省级非遗名录。作为全省唯一的县级杂技团，黄冈市（浠水）杂技团连续四年被中国杂技家协会评为“全国杂技优秀院团”，演出足迹遍及泰国、韩国、新加坡等17多个国家与地区，在国际舞台展现了浠水文化的独特魅力。
城市中的长P后，即长期独居的人们面临着一个巨大的挑战——如何在日常生活中保持人际关系的良好状态，尤其是在与室友相处的过程中。这样的矛盾和挑战并非全然难以应对，反而需要我们深入洞察室友之间的微妙情感，以一种更加人性化的方式去理解和解决。
长P后的“爽爽”感源自于他们对社交活动的不善适应。他们往往选择独自一人居住，享受一个人的静谧和自由。在这种情况下，与室友的交往显得尤为重要。由于长时间的独处生活方式，长P后往往会感到孤独和压抑，无法从内心找到归属感和共鸣。这种孤独感会让他们在与室友交流时，表现出一定的抗拒和抵触情绪，甚至会出现言语上的摩擦和冲突。
室友间的默契是一种基于信任和尊重的情感连接。在长时间的独居中，长P后可能会遇到各种各样的问题和困难，例如生活习惯不合、学习压力大、生活琐事繁多等。这时，室友之间的默契就显得至关重要了。他们需要在理解彼此的需求和期望的基础上，建立起有效的沟通机制，通过共享的生活经验和观点，相互支持和鼓励，共同面对并解决问题。这种默契不仅可以缓解长P后内心的孤独感，更能提升他们的生活质量，增强他们在生活中的幸福感。
长P后与室友之间的默契并不总是容易建立的。一方面，他们可能因为个性差异、生活习惯的不同等原因，对彼此产生误解和排斥；另一方面，由于长期的孤独生活，他们可能缺乏足够的社交技巧和经验，难以有效地传达自己的需求和想法。这种情况下，双方就需要花费大量的时间和精力，去理解和接纳对方，打破隔阂，增进理解和信任。
长P后在与室友相处的过程中，需要认识到“爽爽”的背后隐藏着诸多挑战和困扰。但是，只要我们深入剖析和探索这些情感，寻找出合适的解决方案，那么，我们就能在长期的独居生活中，建立起健康、和谐的室友关系，体验到无尽的快乐和满足。在这个过程中，我们要学会欣赏并尊重室友的优点和独特性，用包容的心态去理解和接纳他们的不同，同时也要勇于表达自己的感受和需求，这样才能在与室友共度美好时光的寻找到属于自己的那份自在与舒适。在长P后的世界里，只要我们用心去经营和维护这份微妙的情感纽带，就一定能收获到一份属于自己的“爽爽”体验。
IT之家 6 月 4 日消息，上海海思 2024 年业界首推 OpenHarmony（开源鸿蒙）智能穿戴解决方案 W610，并携手领为、魔样、库觅等厂商首发商用。
在今年的 618 大促期间，京东首次设立了开源鸿蒙穿戴专区，消费者无需自己查找相关产品，可直接在汇总商品里选购最心仪的开源鸿蒙手表。
这些手表搭载穿戴级的 OpenHarmony 操作系统，支持应用的自由安装、升级、卸载。面向未来，上海海思已在智能穿戴解决方案率先落地“OpenHarmony 轻智能方案 5.1”。
上海海思智能穿戴解决方案与 OpenHarmony 5.1 版本保持同步，率先升级支持应用市场和表盘市场，扩展并完善 JS 能力，以支持引入更多的三方应用。
在开源鸿蒙开发者大会上，魔样、KUMI、领为、金康特、速智达等多家行业伙伴的智能手表展示了开源鸿蒙在硬件适配和生态整合的能力。库觅科技（KUMI）发布了基于海思智能穿戴解决方案（OH 5.1）打造的 WATCH Soar 翱翔手表系列产品。
应用生态方面，截至目前已有 40 + 款应用上架应用市场，包括喜马拉雅、百度地图等常用 App。另外还有 100 + 款应用正在加速开发中。预计到 2025 年底，在开源鸿蒙 Watch SIG 的组织和推动下，穿戴生态北向应用将全面覆盖运动、出行、健康、AI 等各个方面。
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。