棋逢对手：揭秘男与女扑克游戏中的博弈智慧及技巧分享，图说纪事丨重庆：全程“廉”动 护航高考重磅开源！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倍早在20世纪80年代，人民文学出版社编辑胡其鼎就翻译了《铁皮鼓》的一个章节，刊登于《外国文艺》。1990年，胡其鼎翻译的《铁皮鼓》全译本由上海译文出版社出版。格拉斯新颖的写作手法令文学界惊叹，上海市作家协会马上购入几百本，作家会员人手一本，作为学习范本，国内还掀起了模仿格拉斯式黑色幽默的热潮。
高明的围棋手在比赛中常常会遇到实力相当甚至相差无几的对手，这就要求他们具备深厚的博弈智慧和精湛的技艺。而在男女扑克游戏中，这种竞技状态更为明显，尤其是在现代女性扑克游戏中，男女玩家之间的博弈往往比围棋更加复杂多样，既有策略上的较量，也有心理上的对抗。
男女扑克游戏中的博弈策略主要体现在以下两个方面。对于双方而言，提高自身的战斗力是赢得比赛的关键。这包括但不限于提升牌技、熟悉各种牌型的特点和玩法、学会利用对手的失误等。例如，在女性扑克中，玩家需要掌握更多的牌牌组合，如三带一、四六炸、七顺、八九顺等等，这些组合可以在特定条件下发挥出特殊的效果；玩家还需要注意对手手中的牌，因为不同的对手可能拥有不同的牌型和出牌节奏，需要灵活应对，才能尽可能地避免被对方牵着鼻子走。
心理素质同样重要。在扑克游戏中，心理因素往往会成为决定胜负的重要因素之一。男性玩家通常更善于通过冷静分析和判断来制定策略，而女性则更擅长运用感性和直觉来进行决策。这是因为女性在面对陌生的环境和不确定的情况时，往往能够更快地捕捉到信息，并做出快速的反应。而对于男性玩家来说，虽然他们的判断速度可能会稍慢一些，但她们能够更好地把握全局，通过对对手的深入分析，找到对手的弱点并进行有针对性的打击。
尽管在智力和技术上存在着差异，但在策略和心理素质上，男女玩家都有其共通之处。例如，都懂得如何合理分配手中的资源，注重进攻还是防守，以及在关键时刻如何保持冷静和理智。男女扑克玩家还都非常重视团队合作，因为在这个游戏中，单打独斗往往是无法取得最终胜利的。不仅要在牌局中展现出自己的才华，更要学会在同伴的支持和帮助下，共同创造共赢的局面。
无论是围棋还是扑克，男女玩家都需要具备深厚的战略思维、敏锐的心理感知和卓越的操作技巧，以求在比赛中实现优势互补，达到双赢的目的。在现代社会的背景下，随着科技的发展和社交网络的普及，男女扑克游戏玩家的交流和互动方式也在不断变化和升级，这无疑为他们在游戏中展现自己的博弈智慧提供了广阔的空间和无限的可能。只要我们用心去感受和体验这种多元化的博弈精神，就一定能在女性扑克游戏中找到属于自己的独特魅力和价值所在。
又是一年高考季。6月7日，我市又一届高考考生走进考场，奔赴新征程。连日来，全市各级纪检监察机关聚焦考务组织、安全保障、考风考纪等关键环节开展嵌入式监督，压紧压实职能部门履职情况，为高考工作平稳有序进行提供坚强纪律保障。
忠县纪委监委聚焦送考车辆安全保障工作，深入客运企业靠前监督，督促职能部门加大送考车辆安全隐患排查、驾驶员安全教育等工作力度，确保考生安全、准时奔赴考场。图为该县纪检监察干部在客运企业了解送考车辆调度情况。
南岸区纪委监委紧盯考点食堂食品原料采购、食品加工等关键环节开展监督检查，督促相关职能部门尽职尽责，护航高考期间考生的“舌尖安全”。图为该区纪检监察干部在考点食堂了解食材采购情况。
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。