即时娱乐：颠覆传统，创新速递，跨越时空的指尖狂欢！，原创 乌克兰突袭，13架轰炸机报废，俄军放下身段，换装中国激光炮？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倍此次KB5058481更新终于恢复了这一功能，用户再次可以在日历弹出窗口中看到秒数。
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在信息爆炸的时代，快节奏、高频率的生活方式使得人们越来越追求一种更便捷、更快捷的方式来获取和处理资讯。在这个过程中，即时娱乐以其独特的魅力脱颖而出，凭借其颠覆传统的理念，创新速递的方式，以及跨越时空的特性，逐渐成为我们生活的重要组成部分。
即时娱乐的革新性主要体现在它打破了传统媒体的空间限制。过去，书籍、报纸、广播等形式的娱乐内容大多需要通过物理介质进行阅读或收听，这无疑限制了人们的娱乐选择和参与度。而即时娱乐则以网络、手机等电子设备为载体，用户无需外出就能随时随地接触到各种娱乐内容，无论是电影、电视剧、音乐、游戏、社交等各种形式，都能通过互联网迅速传递到用户手中，实现了零时差、无距离的互动与交流。
即时娱乐的创新性还体现在其高速流转的速度上。在过去，娱乐活动往往受到时间和空间的制约，难以满足人们快速获取信息的需求。即时娱乐通过大数据、云计算、人工智能等技术手段，能够实现内容的实时更新、迭代和优化，大大缩短了娱乐信息的传播时间。比如，在电影制作阶段，特效师可以利用虚拟现实技术在电脑上创建出逼真的场景和角色，而在观众观看电影的过程中，这些视觉效果会自动同步至电影院，从而极大地提升了观影体验的沉浸感和感官冲击力。
即时娱乐的跨时空特性也使其具有极高的吸引力。随着移动互联网的发展，人们不再受限于地理位置的限制，无论身处何处，只要有网络接入，都可以享受到即时娱乐的乐趣。这不仅方便了不同地域的人们之间的交往和分享，也为全球范围内的文化交流提供了新的渠道。例如，近年来，数字艺术、虚拟现实、增强现实等新兴技术和应用不断涌现，为人们提供了一种全新的娱乐体验，如在线美术馆、虚拟音乐会、沉浸式旅游等，极大地拓展了人们的生活边界和视野。
即时娱乐并非一帆风顺，它也面临一些挑战和困难。一方面，如何保护用户的隐私和个人数据安全，防止被滥用和泄露，成为了实时娱乐发展中的一大难题。另一方面，如何满足不同用户群体对娱乐内容的需求和口味，是推动即时娱乐发展的重要课题。对此，各方应加强技术研发和人才培养，引入多元化的娱乐内容和形式，确保娱乐内容的丰富性和多样性；应建立健全的监管机制和评价体系，对及时娱乐内容的质量和合规性进行全面监督和管理，保障公众权益不受侵犯。
即时娱乐以其颠覆传统、创新速递、跨越时空的特点，正日益成为我们日常生活中的重要组成部分。在数字化、信息化、智能化的背景下，实时娱乐将不断创新和发展，引领我们的娱乐方式走向更加丰富多彩、个性化和便捷化的未来。让我们期待着即时娱乐给我们的生活带来的更多惊喜和乐趣，一同在指尖的狂欢中，感受科技与文化的交融，享受现代文明的魅力。
6月1日，乌克兰情报局精心策划，用卡车运送多达117架无人机，同时对俄罗斯境内5个空军基地发动偷袭，随后乌方声称摧毁了41架俄军战略轰炸机、预警飞机等重要目标，消灭了俄罗斯三分之一的战略空军力量，堪称“俄罗斯版的偷袭珍珠港”。
不过现在看来，乌克兰的袭击确实给俄罗斯造成了相当程度的损失，但并没有乌方吹嘘的那么重大，同时在遭遇袭击的同时，俄罗斯军民表现出来的大无畏精神，也向世界证明了俄罗斯民族的坚韧顽强，当然更重要的是，俄政府亡羊补牢，开始转向中国，采购大量可以对抗FPV无人机的装备。
（俄军基地遭到FPV袭击，损失惨重）
按照乌克兰方面的说法，经过18个月的精心策划，当地时间6月1日乌克兰情报局出动了潜伏在俄罗斯境内的多辆经过改装，可以携带FPV无人机的卡车，对俄境内5处空军基地实施偷袭，重点目标就是俄军的战略轰炸机和预警飞机。
虽然乌克兰总统泽连斯基和情报局长马尔耶克都宣称击毁了41架俄军飞机，行动取得了重大胜利，但第二天，也就是6月2日，乌克兰国家安全和国防委员会的官员科瓦连科就站出来打脸称：“至少有13架俄罗斯飞机被摧毁。”从41架缩水到13架，这个变化确实很大，也说明俄罗斯并非像某些西方媒体所嘲笑的那样不堪一击。
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。