探索超大规模宽幅摄影：GOGO全球高清大尺度的惊艳呈现，原创 一周上新|成龙动作片重启、《疾速追杀》外传引进，北美韩国多部恐怖热片出资源重磅开源！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倍同程旅行港股市值515.82亿港元，在旅游综合Ⅱ行业中排名第1。主要指标见下表：
用镜头揭示宇宙的无尽深邃，用图像诠释地球的美好，这是摄影师们一直梦寐以求的任务。而今，随着科技的发展和创新，一种全新的摄影技术——GOGO（Global High Definition Océanography）在全球范围内得以广泛运用，为观众带来了一场前所未有的超大规模宽幅摄影盛宴。
GOGO，全称为全球高清晰度海洋摄谱仪，是通过搭载高性能计算机、超分辨率摄像头和高级数据处理算法，对海洋环境进行全方位、高精度、长时间的监控与记录。这种先进的设备可以捕捉到海面至海底20,000米处的广阔景象，甚至深入海洋数千公里之远，为科学家们提供了一种全新的研究视角和数据获取方式。
在GOGO的拍摄过程中，其高清摄像机能将每英寸的像素数量提升至10,000万以上，这意味着它可以拍摄出比传统光学相机更为细腻、丰富的照片细节。特别是在深海环境中，由于光线稀薄、水温波动大等原因，传统的水面成像设备往往无法捕捉到如此细节的画面。在GOGO的帮助下，这些难题迎刃而解，它能够捕捉到深海中每一片波光粼粼的珊瑚礁、每一缕涌动的海水波纹，以及每一个微小的生物体特征。
GOGO采用了最新的数据处理算法，实现了对原始影像信息的实时分析和优化处理。通过对海量的海洋数据进行深度学习和大数据分析，它可以自动识别并提取海洋中的各种物理特征，如海水的颜色、纹理、密度等，从而形成精确的海洋地理坐标系。这不仅使得GOGO能够实现对海洋生态环境的三维建模和可视化，也为研究人员提供了更加精准的研究工具和模型。
GOGO还具备高保真度和高速传输能力，能够在极短的时间内将珍贵的照片数据迅速传输至世界各地的大规模网络服务器上，大大节省了时间成本和存储空间。这对于科学研究来说，尤其具有重要意义，因为它打破了地理分布和时间限制，使得科学家们能够在任何地方、任何时候对海洋环境进行深入研究和观察，这对于理解海洋生态系统的复杂性、气候变化的影响以及人类活动对海洋生态系统的影响等方面都产生了深远影响。
GOGO以其卓越的技术性能和强大的数据处理能力，成功地实现了对全球超大规模宽幅海洋摄影的崭新突破。通过这项革命性的技术，我们不仅可以揭示浩渺的海洋世界，更能够深入了解海洋生态系统的运行规律，这对于保护地球的生态环境、应对全球气候变化、推动海洋科学研究的发展都具有重要的意义。在未来，随着科技的进步和社会的持续发展，我们有理由期待看到更多关于GOGO应用的创新成果，为人类社会的可持续发展贡献更多的科学力量。
【版权申明：本文为@影吹斯汀 独家原创稿，未经许可不得以任何形式抄袭or转载，违者必究！】
上周有两天和端午档重合，周日又恰逢儿童节，影市大盘热度因此得到一定提振。据猫眼专业版数据，05.26-06.01中国内地一周票房报收4.80亿，较前一周的2.45亿增长95.9%。
由汤姆·克鲁斯主演的好莱坞特工动作巨片系列《碟中谍》终章《碟中谍8：最终清算》在上周新片当中表现最为出色，撑起了端午档的大盘。影片首周公映三天报收1.84亿夺得周冠，目前累计票房已破2.5亿，有望成为春节档后表现最好的新片，冲击5亿总票房。
由王俊凯、周深、黄渤等全明星阵容配音的国产奇幻动画电影《时间之子》票房表现超出预期，首周三天报收5481万列周榜第三，累计票房已破8500万，最终票房有望冲击1.5亿。
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。