揭秘卡尔蜜拉脱神秘的光色：由内至外解析这位超群艺术家的光华之谜，原创 妈妈教我这样腌制的酱黄瓜又脆又香！一分钟就学会，超级下饭！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1.蒙语学习：从一句“Saibainu”开始（蒙语：您好的意思）我们一起做一次大草原的孩子。蒙古语、蒙古文、蒙古袍、蒙古马、蒙古包、蒙古人……神秘而古老的游牧文化，你了解多少？
以下是关于卡尔蜜拉·杜瓦尔（Caroline Duvall）及其神秘光色的一次深度探索。她的作品以其鲜艳、充满活力和强烈的情感色彩而闻名，被誉为20世纪最伟大的艺术家之一。作为一位多才多艺的画家，杜瓦尔不仅以光彩著称，更在光影美学和艺术哲学领域独树一帜，揭示了光色的内在本质，为我们描绘了一个独特且充满深意的艺术世界。
杜瓦尔的光色创作始于她对光的独特感知和理解。不同于我们日常生活中看到的自然光，她的画作中所呈现的光往往充满了戏剧性和情感性。这种光既不是反射自外界的白昼或黑夜，也不是普普通通的日光或月光，而是杜瓦尔通过自己的内心体验和观察捕捉到的一种特殊光线。她的光是一种混合了各种颜色的光芒，它们交织在一起，形成了一种动态、神秘且富有感染力的画面效果。每一种颜色都代表了杜瓦尔内心深处的情绪和思想，如红色可能象征着热情和激情，蓝色可能寓意宁静和和谐，绿色可能预示生机与希望。
杜瓦尔的光色并非静态的存在，而是在画面的流动中不断变化和增强。她的光被巧妙地塑造为一种动态的光谱，如同大自然的动态景象一般，由深邃的蓝紫色开始，然后过渡到温暖的橙黄色和明亮的亮橙色，最后是炽热的红色和璀璨的金色，形成了一个连续、丰富且独特的光流序列。这种光色的变化不仅是视觉上的动态过程，更是杜瓦尔内心世界深层情绪的体现。每一帧画作中的光线轨迹都是杜瓦尔情感和思想的直接反映，如同一部电影的剧本，每一笔线条、每一个色彩都蕴含着作者的深刻感悟和独特的见解。
杜瓦尔的光色艺术还渗透了她对于光色与空间关系的理解。在她的画作中，光不仅仅是照亮物体表面的物理现象，更是对空间、时间、距离等多重维度的抽象表达。她的光色不再是简单的几何形状，而是具有张力和动态感的空间元素，通过这些元素，杜瓦尔将观众带入了一个充满未知和探索的空间，引导他们去思考光如何影响我们的感知和认知。
杜瓦尔的光色也反映了她在艺术哲学中的追求。她坚信，艺术的本质在于通过创造，让观者能够感受到生活的美好和复杂性。她的光色不仅仅是一种视觉体验，也是一种情感共鸣，它通过色彩斑斓的画面，向人们传递出对生活、爱和美的深深理解和赞美。杜瓦尔的作品，如同一道道穿越时空的桥梁，连接了过去、现在和未来，使我们在欣赏其精美绝伦的瞬间，也能领略到杜瓦尔对世界的独特洞察和深刻的洞见。
卡尔蜜拉·杜瓦尔以其独特且充满深度的光色艺术，为我们展示了光色的魅力和力量。她的光华之谜不仅在于其绚烂的色彩组合，更在于她通过对光的深入理解和诠释，为我们揭示了光色的内在本质和深层含义。她的光色艺术是对现实世界的超越和创新，也是对艺术自我认知和探索的精彩实践，它让我们对光有了更全面、更深刻的认识和理解，也引领了我们对艺术的深度思考和创新实践。
在繁忙的现代生活中，寻找一种简单又美味的下饭小菜成了许多人的心愿。今天，我将与大家分享一个既简单又充满乐趣的腌制酱黄瓜方法，让你在家也能轻松制作出既脆又香的美食，让每一餐都变得格外诱人。
首先，准备新鲜的黄瓜若干，洗净后切成均匀的小段。接着，取一小碗，加入适量的盐、糖和醋，按照个人口味调整比例，搅拌均匀。这一步是为了让黄瓜在腌制过程中能够充分吸收调味料的味道。
将切好的黄瓜段放入调好的腌料中，确保每一片黄瓜都被腌料覆盖。然后，将腌好的黄瓜放入密封容器中，盖上盖子，放置在阴凉通风处腌制。腌制的时间可以根据个人口味进行调整，一般建议腌制1-2小时，这样黄瓜既能入味又能保持脆爽。
腌制完成后，将黄瓜从腌料中取出，用清水冲洗干净，去除多余的盐分。接下来，将黄瓜沥干水分，平铺在烤盘上，放入预热至180°C的烤箱中，烤制约15-20分钟。这个步骤可以让黄瓜表面形成一层薄薄的焦糖色，不仅增加了口感，也让黄瓜更加香脆可口。
最后，将烤好的酱黄瓜取出，稍微冷却后即可食用。这样一道既简单又美味的酱黄瓜就完成了。它不仅可以用来拌饭，还可以作为下酒菜或是小吃，搭配各种菜肴都非常合适。
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。