濡れ透き J○ 雨宿りレ×プ その後：夜泊水声回响与清晨雨露滋润后的清新体验面临选择的时刻，未来又应该如何应对？，触动社会神经的问题，难道你准备好讨论了吗？
《濡れ透き J○ 雨宿りレ×プ その後：夜泊水声回响与清晨雨露滋润后的清新体验》
在静谧的夜晚，一场淅沥的小雨悄然而至，它以一种独特的方式洗涤了城市里的尘埃与污垢，使得整个世界仿佛被洗净，显得干净、清爽。漫步在湿润的街头巷尾，空气中弥漫着雨水润湿泥土的味道和夜空中稀疏的星星点点。此时，耳边传来的是水滴落在路面、窗台以及伞上的声音，这些声音在夜晚中愈发清晰悠扬，宛如一首首动人的乐章。
在这场雨的洗礼下，街道上的人们似乎也变得更加清新，他们的呼吸充满了大自然的气息，皮肤上略带潮湿的感觉让人感觉舒适而放松。在这个时刻，人们开始享受这份宁静和和谐，不再为生活中的烦恼所困扰，而是沉浸在这片湿润的世界里，感受那份自然与生活的交融，让心灵得到极大的净化。
随后，当黎明的第一缕阳光穿透云层洒向大地时，万物苏醒，新的一天开始了。清晨的雨水给整个城市带来了新的生机与活力，树木的枝叶在微风的吹拂下轻轻摇曳，鸟儿也开始欢快地鸣叫起来，唤醒了沉睡的城市。水声再次响彻街头巷尾，那是一首首动听的交响曲，传递出清新的气息，那是大自然的馈赠，是生命的节奏。
这场雨夜与清晨之间的故事，如同一幅美丽的画卷，描绘出了人们对自然的敬畏、对生活的热爱与感悟。它告诉我们，生活中虽有繁杂，但只要我们用心去感受，总会发现那些美好与独特的瞬间。让我们珍视每一次的雨夜，因为它们不仅带来了洁净与清新，更让我们有机会欣赏到大自然的鬼斧神工，感受到生活的丰富多彩与美妙。
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。