揭秘国内成人三区：从地理到教育，深度解析，立讯精密：公司制造基地广泛分布于中国、越南、泰国、印尼等国家重磅开源！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倍罗曼把阵风夸得天花乱坠：RBE2雷达探测240公里，流星空空导弹射程150公里，14个挂架能装9吨弹药。可实战数据就尴尬了——印巴空战里，阵风被歼-10C用PL-15导弹在180公里外点名，自家SPECTRA电子战系统全程哑火。这跟俄专家说的“先进电子战能力”完全对不上号啊！
中国成人教育市场是一个具有深远影响的领域，涵盖了地理、教育等多个方面的内容。本文将深入剖析我国成人教育区域的地理与教育特点，以期揭示其中的独特性。
从地理位置的角度来看，中国成人教育的地域分布呈现出明显的地区差异。在中国东部沿海城市如上海、北京等，由于经济发达和高等教育资源丰富，成人教育机构数量众多，包括各类职业教育、职业培训学校、大学函授班等。这些机构不仅提供专业技能培训，还为企业和社会输送了大量的技术人才和管理人才。例如，上海市的浦东新区是中国最大的高科技园区之一，其成人教育产业以培养科技、金融、管理等领域的人才为主，吸引了大量高校毕业生和在职人士进行进修学习。
从教育类型上看，中国成人教育主要包括学历教育、非学历教育和职业技能教育。学历教育主要指的是通过参加普通高考、成人高考、自学考试等方式获取高中或大学学历证书，这是成年人提升自身素质的主要途径。非学历教育则包含了多种形式，如各种职业资格证书培训、企业内部培训、网络教育等，它们旨在帮助成年人提高职业技能、拓宽就业渠道或者提升自我价值感。而职业技能教育则是以实用性强的职业知识和技能为主要内容的教育，如烹饪、护理、计算机技术等，这类课程更侧重于适应社会发展的实际需求，适合正在寻找工作机会的成人在职人员进行学习。
从教育设施和教育资源角度来看，中国成人教育也存在显著的地域差别。在经济发展水平较高的地区，如长三角、珠三角、京津冀等地，有大量的优质的教育资源和先进的教学设施，如大型综合性大学、高等职业学院、远程教育平台等。这些地区的成人教育机构通常拥有完善的校园环境、现代化的教学设备、专业的师资队伍以及丰富的教学资源，能够为学员提供高质量的学习体验和广阔的职业发展前景。
在一些欠发达地区，尤其是在西部、东北等地区，由于资金、硬件设施等方面的限制，成人教育机构的数量相对较少，但其发展速度却十分迅速。在这种情况下，许多地方的成人教育机构采用了灵活多样的办学方式，如合作办学、社区教育、在线教育等，致力于满足当地居民对于继续教育的需求，尤其针对农村、山区等偏远地区的学员，提供了更多的学习机会和便利条件。
中国的成人教育区域呈现出复杂的地理特征和多元化的教育类型。随着经济社会的发展和科技的进步，中国的成人教育将继续优化布局，以满足不同人群的多样性和个性化学习需求，进一步推动我国终身学习体系的建设和发展。在此过程中，我们期待看到更多优质教育资源和先进教育理念的引入，共同推动中国成人教育事业走向更加繁荣和进步。
证券之星消息，立讯精密(002475)06月04日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。
投资者提问：今日库克说将把印度作为其产品的主要生产基地，请问贵公司是否有印度建厂打算？
立讯精密回复：您好，在全球产能布局方面，公司制造基地广泛分布于中国、越南、泰国、印尼、马来西亚、罗马尼亚、摩洛哥、印度、墨西哥、德国等国家。感谢您的关注。
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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。