《194 女OL的社会法则课堂：解密水果派的独特魅力》，破除不正当交易！医药价格招采信用评价标准更严重磅开源！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倍朱媛媛生前曾参演的电影《送你一朵小红花》官博也发文悼念：“媛媛老师，感谢您为我们留下精彩动人的演出。一路走好，永远想念您。愿天堂满是小红花。”据悉， 朱媛媛在该电影中饰演易烊千玺的母亲。
问题：《194 女OL的社会法则课堂：解密水果派的独特魅力》
在当代社会中，女性个体的独立和自主性日益受到重视，她们不仅追求经济独立，也渴望在职场、家庭和社会生活中扮演更为重要的角色。在这个背景下，《194 女OL的社会法则课堂：解密水果派的独特魅力》一文将通过解析水果派（一种以水果为基础的女性时尚品牌）的社会现象和独特魅力，探讨其对女性社会形象塑造的影响和意义。
从社会层面来看，水果派的出现打破了传统女性社交圈中的性别界限和刻板印象。作为一家以水果为原料并结合现代设计理念的品牌，水果派的创始人选择将女性的日常生活与美食紧密相连，推出了许多具有创新性的产品。这些产品不仅满足了女性日常购物的需求，更在一定程度上实现了消费观念的转变，如“健康、美丽、自由”的主张深入人心，引领了新一代女性对于自我形象的重新定义和提升。
水果派的社会法则课堂也揭示了其在塑造女性社会形象上的独特之处。水果派秉持着"无糖、健康、环保"的理念，以其独特的口感和包装设计吸引了大量关注。水果派坚持选用有机、环保的水果原材料，并致力于减少生产过程中的碳排放，体现出了一种积极的社会责任意识。这种社会责任感不仅赢得了消费者的喜爱，也在无形中强化了品牌的公众形象，使其在社会舞台上脱颖而出。
水果派的社会法则课堂还强调了女性在生活中的价值和角色。在其产品线中，既有精致的甜品，也有实用的家居用品，每一种产品都蕴含着女性的生活智慧和情感寄托。例如，一款名为“水果拼盘”的装饰品，不仅包含了各种水果的色彩和形状，更是展现了女性对于生活细节的关注和热爱，让人们看到一个完整而丰满的女性形象。
《194 女OL的社会法则课堂：解密水果派的独特魅力》通过对水果派的社会现象和特性进行深度剖析，揭示了其在塑造现代女性社会形象方面的重要作用和深远影响。一方面，它引领了女性生活方式的变革，鼓励女性更加注重个人卫生、健康饮食和环境保护；另一方面，水果派的社会法则课堂则倡导了一种积极的社会价值观，展示了女性在生活中的价值和地位，增强了女性群体的凝聚力和影响力。对于当代的女性来说，理解并尊重水果派的社会法则课堂，无疑可以为其塑造更为丰富多元的社会形象提供有益的启示和借鉴。
新华社北京6月5日电（记者徐鹏航、彭韵佳）为更好破除商业贿赂、带金销售等不正当交易行为，国家医保局对价格招采信用评价制度进行修订，进一步提高医药企业失信成本，引导企业诚信规范经营。
根据5日发布的《关于进一步完善医药价格和招采信用评价制度的通知》，修订将“一般”“中等”“严重”“特别严重”四档失信等级调整为“失信”“严重失信”“特别严重失信”三档，并从严调整了相应评价标准。其中对于商业贿赂导致的“特别严重失信”由原先的200万元以上调整为100万元以上，“严重失信”由原先的50万元至200万元调整为50万元至100万元。对失信行为涉及向医疗保障部门工作人员行贿及给予其他不正当利益，或在国家组织集中带量采购中围标串标的，按最高失信等级顶格评定。
对“特别严重失信”生产企业，中止其全部产品在评价省份的挂网、投标资格的同时，中止其涉案产品在所有省份的挂网、投标资格。加大向生产企业穿透力度，评价处置原则上穿透至上市许可持有人。
国家医保局有关负责人介绍，本次修订也为医药企业制定了主动纠正失信行为的措施，如终止失信行为、依法处置涉案员工和代理企业、公开发布致歉声明、剔除价格虚高空间、退回不合理收益等，但不再保留慈善公益捐赠的方式。
这位负责人表示，制度的修订旨在引导医药企业改进质量、提高疗效，合规销售、更多通过集采和国谈等方式进入市场，减少对“高定价、高返点、轻质量”的路径依赖。
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。