《探索美国新农夫的魅力——从hang的冒险之旅》: 深入人心的理念，为什么我们还不去践行？，: 亟待解决的矛盾，能否成为推动改变的动力？
某日，阳光透过窗户洒进书房，一个年轻的男子正在专注地阅读一本书——《探索美国新农夫的魅力——从hang的冒险之旅》。这个男子名叫张强，他是一名对美国农村生活充满好奇和向往的年轻人，他的梦想就是成为一名真正的美式农民，体验那份远离都市喧嚣、纯净自然的生活。
张强的名字来源于他在书中读到的一个故事：一位名叫hang的男子，他在新英格兰的一片农田里找到了一种独特的工作方式，那就是通过悬挂的方式种植玉米。这种方法不仅节省了土地，也使得作物可以在一年四季中稳定生长，无论是在寒冷的冬天还是炎热的夏天，都能保证玉米的产量。这种工作方式引发了张强的好奇心，他决定亲自去探索一下这样的农夫生活，并在《探索美国新农夫的魅力——从hang的冒险之旅》这本书中记录下自己的经历和感悟。
张强来到hang的农场，亲眼目睹了这位农夫如何通过悬挂的方式进行农业生产。在他的视野中，那些玉米种子被精心播种在玉米田的底部，然后由一根长长的藤蔓将它们牵引至顶部，形成了一道独特的绿色拱门。每一个玉米穗都被挂在一根直径约一米的绳索上，绳索两端固定在两根支撑物上，形成了一个可以承受一定重量的悬挂在空中。整个过程既简单又高效，完全符合书中的描述。
最让张强感到惊奇的是，hang农夫利用这些玉米穗作为支架，成功建造了一个小型的温室。这个温室内部设置有温控设备，可以根据季节的变化自动调节温度，使得作物可以在温暖的春季和炎热的夏季保持最佳生长状态。他还为这些玉米穗设置了灌溉系统，确保他们在干旱的季节也能得到足够的水分供应。
张强了解到，hang农夫之所以选择悬挂的方式来种植玉米，是因为他们的土壤贫瘠，无法大规模种植传统的大规模种植方法，而悬挂种植则能够充分利用这片有限的土地资源。他也看到了悬挂种植的独特魅力，那就是它可以让农作物在全年都处于高产的状态，不论是在早春的露水未干时，还是在炎炎夏日的烈日暴晒下，玉米都可以茁壮成长，散发出诱人的甜香。
在《探索美国新农夫的魅力——从hang的冒险之旅》这本书中，张强看到了一种全新的农业方式，那就是通过悬挂的方式来种植玉米。虽然这种方式并不如传统的大规模种植方法那样经济划算，但它的独特性和实用性却使其在众多的农业实践中脱颖而出。对于张强这样热衷于农业，热爱大自然的年轻人来说，这无疑是一种极具吸引力的选择。
张强表示：“在《探索美国新农夫的魅力——从hang的冒险之旅》这本书中，我不仅收获了对美国农业的新认知，也对生命与自然的和谐共生有了更深的理解。”在这个过程中，他明白了，无论是我们身处何种环境，只要我们有创新思维，敢于尝试新的农业方式，就能够找到适合我们生活方式的模式，实现自我价值。无论我们身处何处，只要有爱，有梦想，就一定能在大自然的怀抱中找到属于自己的魅力。
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。