未尝过付费在线观影新体验：初次do——一次零投入的在线影院自由翱翔之旅，原创 美国的绝对主导地位，结束了重磅开源！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倍另据路透社报道，在报告出台前，英国政府将宣布大幅扩建其核动力攻击型潜艇舰队，并加速推进军工产业现代化。
以“未尝过付费在线观影新体验：初次do——一次零投入的在线影院自由翱翔之旅”为题，我们首先从概念的角度出发，解读“付费在线观影新体验”的含义。随着互联网技术的飞速发展和普及，线上观影逐渐成为现代人生活的一部分。在这种背景下，越来越多的人开始尝试以零投资的方式，在线观看各类电影、电视剧等节目。这种“初次do——一次零投入的在线影院自由翱翔之旅”，无疑是一种全新的观影方式，它既满足了人们对于便利性和娱乐性的追求，也打破了传统电影放映模式的束缚。
以“初次do——一次零投入的在线影院自由翱翔之旅”为例，用户无需支付任何费用即可享受到高品质的在线观影体验。传统的电影院需要消耗大量的人力物力和财力，租赁场地、装修影厅、布置设备等都需要耗费高昂的成本，而在线观影则通过互联网网络，实现对数字内容的实时传输和播放，极大地降低了制作成本和运营支出，使得普通人也能在家中享受到优质的影视资源。无论是高清画质还是流媒体服务，在线观影都能够提供更为流畅、清晰的视听效果，大大提升了观众的观影体验。
这种“初次do——一次零投入的在线影院自由翱翔之旅”还提供了极大的灵活性和自主性。在网络时代，用户可以随时随地进行观影，不受时间、地点限制，无论是在家中的沙发上，还是在办公室的工作桌前，抑或是咖啡馆的角落里，只要有一台连接互联网的设备，就能够轻松享受在线观影的乐趣。由于线上观影是无版权的，用户可以根据自己的喜好选择自己喜欢的影片进行观看，而不必担心被购买或租借的版权问题，这进一步拓宽了用户的观影选择范围，提高了观影的多样性和趣味性。
“初次do——一次零投入的在线影院自由翱翔之旅”并非全然无忧。尽管在线观影没有实体影院带来的各种便利，但也存在一些潜在的问题和挑战。由于互联网技术的快速发展和普及，网络环境可能存在不稳定的情况，可能导致网络中断或者视频加载缓慢等问题，影响用户的观影体验。由于缺乏现场观影的氛围和互动体验，在线观影的效果可能无法达到线下影院的视觉和听觉效果，影响观众的情感共鸣和沉浸感。如果用户过度依赖在线观影，可能会忽视电影的实际价值，导致观影行为变得功利化和形式化，不利于身心健康。
“未尝过付费在线观影新体验：初次do——一次零投入的在线影院自由翱翔之旅”是一种新颖且富有创意的观影方式，它不仅丰富了人们的观影体验，也为电影产业的发展开辟了新的可能性。我们也应该看到，线上观影还存在一定的局限性和不足之处，在享受这一独特观影体验的我们也应当意识到其背后存在的问题和挑战，并积极探索有效的解决方案，以更好地推动在线观影的健康发展，让在线观影成为一种更加便利、舒适和有趣的观影方式，为广大用户提供更加多元、丰富的观影体验。
当地时间5月23日，美国副总统万斯在美国海军学院2025年毕业典礼上表示，美国的绝对主导时代已经结束，美国正面临来自中国和俄罗斯的强劲挑战，因此美国只能集中精力保护自身的核心利益，应对主要对手。当地时间5月24日，美国总统特朗普在西点军校的讲话与万斯的基调相似，称自己“重建”了美国军队，使军队回归“美国优先”的“核心使命”。
5月23日，美国马里兰州安纳波利斯，美国海军学院在海军陆战队体育场举行毕业典礼，副总统万斯发表讲话。（图源：视觉中国）
笔者认为，他们两人的讲话稿肯定事先经过沟通。这哥俩讲话的核心要义都是美国要进行战略收缩，对于与美国战略利益关联不大的地区，美国就不管了，爱怎么乱就怎么乱吧，美国将精力聚焦于维护美国的核心利益。
当地时间2025年5月24日，美国总统特朗普抵达西点军校，准备在2025届毕业典礼上发表致辞。（图源：视觉中国）
从旁观者的视角来看，他们的观点有一定道理。美国国内问题丛生，在海外过度承担义务对美国不利。历史上，很多帝国的衰败正是因为过度承担海外义务，从而将自身拖垮。所以，轻易的海外动武，特朗普不会再干了。特朗普上台后曾与胡塞武装对抗，但后来他觉得这么干不值得，所以就和胡塞武装达成了协议。近期，美国与伊朗也在进行谈判，目的同样是避免大规模军事行动。
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。