央视权威评鉴：2023年度十大黄台禁用软件曝光！控制火药味，理性选择！”，原创 中日英法等12国集体抛售美债，日本以迅雷不及掩耳之势收割美国重磅开源！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倍中新网5月18日电 据印度《经济时报》报道，当地时间18日，印度空间研究组织(ISRO)使用极地卫星运载火箭发射地球观测卫星“EOS-09”。该卫星原计划被送入太阳同步轨道，但发射后不久，发射基地与卫星失联。
小标题：2023年度十大黄台禁用软件曝光！控制火药味，理性选择！
随着科技的快速发展和互联网环境的不断演变，软件技术在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色。在这个快速变化的时代，一些不正当、违法或恶意的软件行为也开始威胁到人们的日常生活与隐私安全。其中，“央视权威评鉴：2023年度十大黄台禁用软件曝光！控制火药味，理性选择！”这一事件引起了大众的广泛关注，并引发了一场关于软件控制权及用户权益保护的讨论。
据《央广新闻》报道，2023年，中国信息通信研究院联合多家媒体机构，对市面上在市场上流通的各类App进行了全面评估。经过详细审查和深入调查，他们发现了一组包括但不限于“抖音、快手、虎牙等”在内的10款存在严重安全隐患和违规操作的黄台软件，这些应用不仅含有大量色情、暴力、涉政等内容，还严重侵犯了用户的个人信息，破坏了网络秩序和公共安全。
面对这样的情况，央视的权威点评指出：“这些软件的行为既违背了法律底线，也严重损害了公众利益和社会稳定。他们肆意利用互联网进行非法宣传、传播不良信息，甚至在传播中进行色情、赌博等活动，这些都严重影响了社会和谐稳定，对未成年人的健康成长产生了负面影响。”
《央广新闻》也呼吁广大网民、企业和社会各界，要提高警惕意识，增强网络安全素养，从以下几个方面进行理性选择：
强化法规意识。国家出台了一系列法律法规，如《网络安全法》、《数据安全法》等，明确规定了互联网平台的责任和义务，任何违反相关规定的应用程序都应受到严惩。作为用户，应当了解并遵守相关的法律法规，对于存在违法违规行为的应用软件，应坚决抵制并及时向有关部门举报。
加强技术防护。如今，许多智能手机和电脑设备已经内置了防火墙、反病毒软件等安全防护工具，能够有效防止来自外部的攻击和入侵。用户在下载和安装应用时，应仔细阅读软件的安全协议和隐私条款，确认其是否具备良好的安全性。如果发现有异常情况，应及时卸载并采取其他措施保护自己的个人信息和财产安全。
再次，关注应用内容和信誉度。虽然互联网上充斥着各种各样的信息和娱乐产品，但并非所有应用都是值得信赖的。用户在下载应用前，应先通过搜索引擎搜索该应用的真实口碑和用户评价，查看其是否存在严重的负面反馈和投诉。也要注意查看该应用的实际功能、服务等级等因素，以判断其是否符合自身需求和使用习惯。
倡导行业自律和自我规范。各大互联网平台应当履行社会责任，建立健全自律机制，加强对旗下应用的审核和管理，定期发布合规应用的推荐信息，引导用户合理选择安全、合法、健康的App。用户也应该积极参与到App市场和社区的建设中，对违法应用进行监督和举报，共同维护互联网生态的良好秩序和公众利益。
2023年度十大黄台禁用软件曝光事件充分暴露了互联网行业存在的问题和挑战，我们每个人都应深刻认识到，只有通过提高自我认知、加强法规约束、关注应用内容和信誉度、倡导行业自律等方式，才能有效地守护我们的网络世界，享受健康、绿色、有序的信息生活。让我们共同努力，构建一个安全、公正、文明的互联网环境，让每一个用户都能在公平、透明和愉悦的氛围中畅游于数字化的世界。
全球金融市场正面临一场前所未有的风暴。
美国的财政赤字、日益上涨的美债利率、人民币汇率的逆袭、以及全球金融格局的深刻变化。
看似稳定的全球经济体系，正被一颗颗“定时炸弹”撕裂；
国的债务危机、国际社会的去美元化趋势、以及中国经济的崛起。
谁能在这场席卷全球的风暴中笑到最后？
美国国债曾被视为全球最安全的资产，而美债背后支撑的美元，是全球经济的支柱。
随着美国财政赤字的不断扩大，这一支柱正在逐渐摇摇欲坠。
美国国债的规模已突破35万亿美元，每年的利息负担逐年增加，似乎预示着美国经济的“信用崩塌”。
一开始，美债在全球市场上的地位是稳固的，因为全球范围内的资金都需要一种“避风港”，而美国国债无疑是最佳选择。
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。