《榴莲影视》：探索东南亚电影市场的独特魅力与文化瑰宝，中国经济样本观察·县域样本篇｜培育“海陆空”新潮业态 解锁文体旅“流量密码”——看这座滨海小城如何拓展消费空间重磅开源！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倍近日，广东佛山的叠滘龙船漂移赛引起广泛关注，多次登上热搜。其中，陈丰龙船队的一名鼓手因酷似吴彦祖，被网友称为“吴彦祖叠滘分祖”。
从繁华的南亚大陆到神秘的东南亚海域，一部部充满异域风情和丰富文化的电影作品正在世界电影市场中展现出独特的魅力。其中，《榴莲影视》以其深入挖掘东南亚电影市场的独特视角和深厚文化底蕴，引领观众走进这片神奇的土地，探寻东南亚电影市场的壮丽画卷。
《榴莲影视》以东南亚丰富的民俗文化和多元化的民族风情为背景，展示出东南亚地区独特的美学风貌和历史记忆。影片中的泰国、新加坡等东南亚国家，以其鲜明的地域特色和浓郁的人文气息吸引了众多观众的目光。在《榴莲影视》中，我们看到的不仅仅是优美的风景画，更是一幅幅鲜活生动的画卷，展示着东南亚人民对生活的热爱，对美好未来的向往。片中的人物形象鲜活饱满，他们的故事充满了生活力和感染力，令人深深感受到东南亚人民的精神风貌和社会变迁。
《榴莲影视》深入探讨了东南亚电影市场的独特魅力。通过细腻的叙事手法和深入浅出的语言表达，它成功地将东南亚电影市场的复杂性和多样性展现给观众。无论是东方传统文化的传承和弘扬，还是现代都市生活的描绘和思考，每一部影片都呈现出独特的艺术魅力和人文关怀。比如，在讲述泰国传统节日——泼水节的故事时，影片巧妙地融入了当地的传统习俗和文化元素，使得观众仿佛置身于这个节日的氛围中，感受到了浓厚的泰国文化氛围；而在讲述新加坡多元文化和创新精神的主题时，影片则深入探讨了现代社会对于多元化文化的接纳和包容，使观众深受启发和鼓舞。
《榴莲影视》聚焦东南亚电影市场中的新兴力量和新生事物，揭示并倡导了新电影创作理念和方向。随着互联网的普及和社交媒体的发展，东南亚电影市场正在经历一场深刻的变革。《榴莲影视》不仅关注传统的电影制作技术和发展趋势，还关注新兴的文化现象和主题，如VR/AR技术的应用、社交媒体的影响、网络文学的崛起等。在这些新的时代背景下，电影创作者们勇于探索未知，挑战现状，创作出了许多富有创意和深度的作品，展示了东南亚电影市场的活力和潜力。
《榴莲影视》以其独特的视角和深邃的内涵，成功地探索了东南亚电影市场的独特魅力和文化瑰宝，为观众打开了一个全新的观影体验空间。这部影片不仅展现了东南亚地区的独特风情和历史文化，也为我们提供了一个观察当代社会、发现新事物、感受新观念的新视角，让我们更加深刻地认识到，无论身处何处，我们都有可能发现并欣赏到世界各地的独特魅力和文化瑰宝。在未来的世界电影市场上，我们期待能看到更多像《榴莲影视》这样的作品，用影像语言描绘出更为丰富多彩的亚洲故事，让全世界都能领略到东南亚电影的魅力。
夏日来临，海南万宁日月湾再次迎来冲浪板“下饺子”的盛况，人群中既有“发烧友”，也有慕名而来的初学者。
从海口出发驱车两小时，即可到达滨海城市万宁，这座充满“年轻活力”的城市，作为冲浪胜地闻名国内外，成为海南旅游业的“流量主场”。
数据显示，万宁游客70%是年轻人群体、70%参与体育旅游。2025年一季度，万宁累计接待游客310.41万人次，旅游总收入30.83亿元；“五一”假期接待游客42.89万人次，旅游总花费2.75亿元，同比增长均超13%。
在业态融合方面，万宁正着力打破行业壁垒，串联冲浪、咖啡、美食等元素形成消费链条，“海陆空全维度体验、白加黑全时段玩法”满足游客需求。
此外，抓住海南离岛免税销售这一政策红利，万宁推出政企联动等举措，进一步拉动免税商品销售、激活消费市场活力。
万宁，这座滨海城市的独特魅力与无限活力正在持续释放。
作者：赵玉和、刘博、郭良川、吴星宇
新华社音视频部制作
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。