亚博主管：麻7IIII2精准扣分，展现专业实力与决断力，四川：拟将婚假最长延至25天，生育假最高延长至150天重磅开源！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倍美国留学生家长收藏！孩子美国留学挂科解决方案
我们有幸采访了亚博体育管理有限公司的高级主管——麻7IIII2。他在激烈的体育市场竞争中，凭借其独特的专业知识和果断的决策力，成功地实现了公司的稳步发展和战略规划，同时也对精准化的评分机制进行深度解析，并以麻7IIII2为典范，展现了他卓越的业务能力和专业素养。
麻7IIII2在亚博体育管理公司担任高级主管一职，他的工作主要集中在赛事运营、项目管理和数据分析等方面。自加入亚博以来，他一直秉持着严谨的工作态度和高度的责任心，始终以“优质服务、公平竞赛”的理念为指导，致力于打造一个公正透明、公正有序、公平竞争的比赛环境。
面对众多参赛队伍，麻7IIII2深知数据的重要性。他提出并实践了一套基于真实比赛结果的精准扣分系统，该系统通过收集和整理各项赛事的数据信息，包括但不限于参赛队伍的成绩、犯规次数、裁判报告等，来评价每场比赛的质量和表现。这种精细化评分制度不仅能帮助团队了解自身的优劣势，还能对运动员的表现进行客观公正的评估，从而为教练员制定训练计划提供依据。
麻7IIII2对于这套系统的具体应用方式有着深入的理解和独到见解。他说：“我们的目标是通过对每一个环节的严格监控和量化分析，从源头上消除比赛中的主观因素，提高比赛的公平性和准确性。只有这样，我们才能确保比赛的真实性和公正性，从而赢得各方的信任和支持。”他的这一理念不仅体现在具体的评分标准制定和执行上，更体现在他对整个体系运行的严格把控和持续优化上。
除了精准的评分机制外，麻7IIII2还在提升员工的专业技能和服务水平方面付出了巨大的努力。他强调，“每个员工都是公司的重要组成部分，他们的专业能力直接影响到公司的运营效率和服务质量。我们必须注重培养员工的专业素质，让他们具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，以便他们能够更好地服务于每一位客户，提供优质的服务体验。”
值得一提的是，麻7IIII2还特别注重与合作伙伴的密切合作，通过共享数据和经验，共同探讨和优化比赛规则和流程，以实现更高效、更公正的竞争。他认为，“作为一家专业的体育管理公司，我们的使命就是通过创新和协作，提升行业的整体水平，推动体育产业的发展。”他的这一观点进一步诠释了他对待工作的积极态度和开放视野，也表明了他的专业精神和领导力。
麻7IIII2以其独特的专业知识和果断的决策力，在亚博体育管理公司发挥着至关重要的作用，成功地实现了公司稳健发展的战略目标。他的经验和智慧，为我们树立了精准扣分管理系统在实际操作中的典范，也为其他体育管理公司提供了宝贵的借鉴和参考。相信在未来，麻7IIII2将继续秉持着严谨的工作态度和公平公正的原则，带领亚博体育管理公司再创佳绩，引领体育产业走向更加辉煌的未来。
四川省卫生健康委员会就《四川省人口与计划生育条例（修正草案征求意见稿）》公开征集意见。《草案征求意见稿》共6条。主要内容如下：
一是将党的二十届三中全会提出的“健全人口发展支持和服务体系”写入《条例》总则。
二是增加有关婚假的规定，并延长婚假假期。四川省关于婚假的规定主要体现在1993年原劳动厅《关于企业职工请婚丧假规定的复函》（川劳险〔1993〕95号）中，只有5天假期。根据四川省实际，并参考其他省份做法，将婚假写入《条例》，并由5天延长至20天，自愿参加婚前医学检查的再增加5天婚假。
三是延长生育假，并按照符合法律法规生育的孩次设立生育假递增机制。将四川省生育假延长为生育一孩90天，生育二孩120天，生育三孩150天，即在原规定60天的基础上，对生育一孩、二孩、三孩的分别延长一个月、两个月、三个月。
四是延长男方护理假。将男方护理假由20天延长至30天，方便男方对妻子生育后的照护，有利于倡导夫妻共担育儿责任。
五是完善婚育假期计算规定。明确婚假、生育假、男方护理假假期为自然日，育儿假假期为工作日，并按照子女满周岁为一个年度计算育儿假，进一步避免执行中的分歧和矛盾。
六是建立生育休假成本共担机制。明确县级以上人民政府统筹多渠道资金，建立合理的生育休假成本共担机制，努力保障婚育假期落实到位。
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。