揭秘网传的‘黄视频ww’：背后的真实身份与社会危害警示！，通风半年终于入住！全屋色调优雅极了，电视墙大气有质感，晒晒！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倍融资融券余额6948.19万元，较昨日下滑1.9%。
人类在数字化时代，网络已经成为我们生活中不可或缺的一部分。随着互联网的发展，网络上的虚假信息、色情内容等各种不良信息也随之出现。其中一种名为“黄视频ww”的网络现象逐渐引起了人们的关注。“黄视频ww”究竟是什么？它背后的真实身份和其对社会的危害又是什么？
“黄视频ww”是指在网络上流传的一些具有暴力、色情、低俗等元素，并且能够通过点击观看视频进行传播的视频网站或APP。这些视频的内容往往含有成人相关话题，如色情表演、游戏直播、暴力片、恐怖片等，给青少年带来了不良影响，严重影响了他们的身心健康和社会道德素质。
其一，对于青少年而言，“黄视频ww”带来的诱惑力巨大。一些人在浏览此类视频时，容易被吸引去满足自己的好奇心，进而产生冲动行为，比如色情模仿、暴力打斗等。这种沉迷于色情内容的行为不仅影响了学业和身体健康，还可能导致他们在社会交往中出现矛盾冲突，甚至走上犯罪的道路。
“黄视频ww”也存在一定的社会危害。一方面，这类视频会对青少年的心理健康造成严重影响。大量暴力、色情画面容易引发青少年的情绪波动，导致心理疾病如抑郁、焦虑等问题的出现。另一方面，长时间观看此类视频可能会加重青少年的生活压力，因为他们需要花费大量的时间来寻找满足自己欲望的方式，从而影响到正常的学习和生活。
“黄视频ww”还可能触犯法律法规。许多国家和地区都对在线视频作出了明确的法律监管规定，禁止传播包含色情、暴力、低俗等内容的视频。一旦违反相关规定，视频平台和个人就可能面临罚款、暂停服务甚至刑事责任等处罚。面对网络上层出不穷的色情内容，相关部门应当及时采取有效措施，加强对此类内容的打击力度，保护青少年免受其侵害。
“黄视频ww”是网络上一个令人深思的问题。虽然该现象的存在有一定的合理性，但过度沉迷和传播色情内容无疑会对青少年的成长和发展带来负面影响。我们应该呼吁社会各界加大对“黄视频ww”问题的关注和打击力度，为青少年营造一个安全、健康的网络环境，让他们能够在知识的海洋里自由翱翔，健康成长。家长和学校也应该加强对青少年的教育引导，帮助他们树立正确的价值观和人生观，远离不良媒体的影响，养成良好的上网习惯，以实现自我健康发展。只有这样，我们才能真正让网络成为学习知识、开阔视野、享受乐趣的重要工具，而不是走向不良信息、陷入非法行为的漩涡。
经过半年的漫长等待，我们的新家终于迎来了入住的日子。这套房子是我们的第二套房产，由于之前装修婚房的不良经历，我们决定亲自参与这次装修的全过程。虽然过程辛苦，但看到最终的成果，心中的满足感和成就感油然而生。
我们的新家是一套四室一厅一厨两卫的户型，建筑面积149平方米。入户处有一个小花园，我们将其改造成了独立的玄关。这里的采光非常好，白天不需要开灯。我们在窗户下安装了半高形式的鞋柜，台面上摆放了一些装饰品，挂上了几幅画作，让整个空间显得格外温馨。
走进客餐厅，你会发现这里的空间通透舒适。整个空间以暖灰色、白色和米色为主色调，营造出一种优雅而不失温馨的感觉。我们没有在中间设置房梁，因此也不需要额外的吊顶处理。我们认为，如果没有房梁等需要隐藏的问题，可以不做吊顶，用石膏线装饰，既美观又实用。
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。