欧美俄午夜福利：线上领券与神秘惊喜的全球狂欢盛宴，这位美国孔子·为何被哈佛封杀30年重磅开源！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【环球网报道】据日本广播协会（NHK）5月20日报道，在日本大米供应短缺的背景下，日本农林水产大臣江腾拓18日在一次演讲中称，“我从来没有买过米，支持者送给我的都够开店了。” NHK称，该言论让江腾拓受到日本政客和民众的强烈抨击，在争议声中，日本首相石破茂19日、20日连续两次就江腾拓的言论公开道歉。
高调宣布、全球狂欢、神秘惊喜——欧美俄午夜福利：线上领券与神秘庆典
在繁华的城市夜幕降临之际，一场以“欧美俄午夜福利”为主题的线上领券与神秘庆典，在全球范围内拉开了帷幕。这场由全球顶级品牌联手打造的线上福利活动，以其独特魅力和独特的创新方式，将欧美的浪漫文化与俄罗斯的神秘元素完美融合，吸引了无数消费者的关注。
从活动形式来看，欧美俄午夜福利依托于互联网平台进行在线预订与领取福利券。用户只需在指定的电商平台（如亚马逊、ZARA、Gucci等）上浏览并注册账号，通过输入优惠码或积分进行预购活动的商品，并在特定时间开启抢券通道。在这个过程中，用户可以享受到各种限时折扣和特别优惠，如满减、买一赠一、满额返现等，极大地降低了购物成本，让每个消费者都能感受到网购的乐趣和实惠。
欧美俄午夜福利还融入了丰富的神秘惊喜环节。例如，一些品牌会推出限时限量的产品、独家设计的限量版产品、或是联合线下实体店举办一系列互动体验活动，如新品试用、明星签售、时尚潮流讲座等，让消费者在享受购物乐趣的还能亲身体验到品牌的独特魅力和前沿科技。这种线上线下相结合的方式，不仅满足了消费者多元化的需求，也进一步强化了品牌与用户的连接和互动，增强了消费者对品牌的忠诚度和好感度。
欧美俄午夜福利还注重可持续发展和社会责任。许多品牌都致力于推广绿色消费理念，选择环保材料制作商品，减少环境污染，提高产品的可回收性和循环利用率。他们还会定期开展慈善捐赠活动，支持社会公益事业，为消费者提供一个更健康、更具责任感的购物环境。
欧美俄午夜福利的成功，离不开其背后的核心价值观——尊重和重视每一位消费者，以及对品牌长期发展的追求和承诺。无论是线上领券还是神秘庆典，都是品牌向消费者传达品牌态度、展示品牌实力的重要途径，也是构建品牌形象、增强品牌影响力的关键手段。
在全球化的今天，线上领券与神秘庆典已经成为许多企业营销策略中的重要组成部分。欧美俄午夜福利凭借其创新的玩法、丰富的奖品和独特的宣传方式，成功吸引了众多消费者的参与，也让全球消费者感受到了欧美的浪漫文化和俄罗斯的神秘魅力。这个全球性的狂欢盛宴，无疑将为未来的商业竞争注入新的活力，也为消费者的生活方式带来更多的可能性和乐趣。在这个充满机遇和挑战的时代，我们期待着欧美俄午夜福利在未来的发展中，继续引领时尚潮流，创造更多难忘的购物体验，为全球消费者带来更多惊喜和乐趣！
【留美学子】第3579期
12年国际视角精选
仰望星空·脚踏实地
【陈屹视线】教育·人文·名家文摘
拉尔夫·瓦尔多·爱默生：美国的孔子
爱默生是谁？
拉尔夫·瓦尔多·爱默生（Ralph Waldo Emerson，1803–1882）是美国19世纪最重要的思想家、散文家、诗人、演说家和超验主义运动的领袖。
他出生于马萨诸塞州波士顿，父亲是唯一神教派（Unitarian）牧师，爱默生幼年丧父，家境清贫。
他毕业于哈佛大学，起初追随父亲成为牧师，但后来因对传统宗教的质疑而放弃神职，投身于哲学与文学创作。
他的代表作包括《自然》（Nature, 1836）、《美国学者》（The American Scholar, 1837）等，这些作品奠定了超验主义的基础，强调个人主义、自我依靠和与自然的深刻联系。
爱默生被誉为“美国的孔子”，这一称呼源于亚伯拉罕·林肯总统对他的评价。
类似孔子为中国社会提供了道德与哲学指引，爱默生的思想为美国提供了精神与文化的独立框架。
他的作品倡导个人直觉、自由精神和对权威的质疑，与美国建国初期追求自由与自治的精神高度契合。
他的思想不仅影响了当时的知识分子，还为美国文学与文化的发展奠定了基础。
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。