雀巢易购：便捷注册与扣久服务——轻松购物新体验！，海外618前，速卖通加速波兰本地商家入驻重磅开源！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倍今年的运动技能选考项目包括足球、篮球、排球、游泳4个项目，学生根据个人实际任选1项参加测试。
以下是关于雀巢易购：便捷注册与扣久服务——轻松购物新体验的专题文章：
在互联网时代，网上购物已经成为人们日常生活中的重要组成部分。随着科技的飞速发展和消费者对购物方式的多样化需求，电商平台如京东、淘宝、拼多多等成为众多消费者青睐的选择。其中，雀巢易购凭借其独特的线上业务模式和便捷的注册与扣久服务，为消费者提供了一种全新的购物体验。
雀巢易购的注册流程简洁明了。用户只需登录官方网站或手机应用，点击“立即注册”按钮，按照页面提示填写基本信息（如姓名、手机号码、邮箱地址等），即可成功完成注册。注册过程无需繁琐的步骤，仅需简单地输入个人信息即可快速注册，大大节省了用户的宝贵时间。雀巢易购还提供了多种身份验证方式，包括指纹识别、人脸识别等，进一步提升了用户的身份认证效率，保障了账户的安全性。
对于频繁购买商品或者有积分兑换计划的用户，雀巢易购的扣久服务无疑是一大亮点。用户在享受首次购物折扣优惠后，可以设置一个扣久时间，以此来累积购物积分并参与相应的积分活动。例如，每满200元可积累1个积分，达到一定积分值后，用户可以选择兑换礼品卡、抵扣部分商品价格、参加品牌特惠等。这种扣久服务不仅满足了消费者的购物习惯，更通过积分制度鼓励消费者进行持续消费，形成了一种良好的消费激励机制，有效增强了用户黏性和忠诚度，从而提高销售额和市场份额。
雀巢易购还拥有丰富的商品种类和优质的服务支持。其覆盖了全球各大主流电商平台，涵盖食品饮料、母婴用品、家居生活等多个领域，并与多家知名品牌深度合作，提供了丰富的产品选择。雀巢易购还拥有一支专业的客户服务团队，能够及时解决用户在购物过程中遇到的问题和疑问，提供24小时在线客服和快捷退换货服务，确保每一位用户提供高品质的购物体验。
雀巢易购以其便捷的注册与扣久服务，创新的商业模式和丰富的商品资源，为消费者打造了一个全新的网购平台。无论是初次尝试还是长期活跃的用户，都能在这里找到最适合自己的购物方案，享受到前所未有的购物乐趣和便利。雀巢易购正在用实际行动，引领着中国电商行业向更高层次的发展，让更多的人享受到便捷、高效的网购体验。在未来的日子里，我们期待雀巢易购继续创新升级，以更加贴心的服务、更加丰富的商品和更加实惠的价格，为广大消费者带来更多惊喜和感动，推动中国电商行业的繁荣和发展。
中东欧地区最大的电商市场波兰传来新消息：阿里旗下跨境电商平台速卖通AliExpress向波兰本地商家开放。据波兰本地华商透露：事实上过去一年，速卖通已吸引了波兰一批知名企业入驻，此次全面开放是为了扩大速卖通本地业务发展。
凭借丰富的商品以及贴近当地用户需求的服务，速卖通在波兰市场占有率一直非常强势。根据Mediapanel的2024年12月电商平台报告：每3个波兰电商用户中，就有1人经常使用AliExpress。国际知名咨询公司Euromonitor欧睿咨询数据也显示： AliExpress速卖通和波兰本地电商平台Allegro是波兰消费者最喜爱的两大电商平台。
本次速卖通重点招商类目就包含了波兰消费者最喜欢购买的：3C数码、家用电器、运动娱乐、汽摩配件、宠物产品、母婴玩具等商品。拥有相关资源的本地商家只要加入速卖通，即可享受“0保证金，前3个月免佣”等福利，轻松将商品销售给波兰乃至世界各地的消费者。
为更好地支持本地商家运营，速卖通还在5月接入了10余家头部海外仓服务商成为“认证仓”，服务可覆盖美国、西班牙、法国、德国、英国、波兰市场。加入认证仓的商品可获得“LOCAL+”打标，出现在速卖通在重点市场开设的本地专属频道中。目前速卖通连续在美国、波兰、德国等市场大力招揽本地商家，一系列重大投入显示：速卖通海外本地业务正在加速扩张。
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。