揭秘日本三大秘密交集：神秘三人组与六位历史人物的不解之缘，李在明上台，中韩关系是否会改善？外交部回应重磅开源！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倍尽管陈坤已经坦然承认儿子的身份，但关于陈尊佑生母的身份至今仍是个谜。坊间关于她的种种传闻，包括一线女明星、大学同学甚至“保姆”等，但陈坤始终没有对此作出回应，只是坚定地强调“优优就是我的儿子”。
以日本三大秘密交集为主题，探索三位神秘的人物——山本五十六、东条英机和广田弘毅——与六位历史人物之间的不解之缘，揭示其背后隐藏的历史真相。
在那个动荡不安的世纪里，日本经历了多次变革，从封建社会向现代社会转型。其中，三位神秘的人物——山本五十六、东条英机和广田弘毅，通过各自的行动和决策，引领了这场深刻的历史剧变。
让我们追溯到1936年，正值第二次世界大战爆发前夕，山本五十六作为日本海军军需部长，领导着一支名为“海神号”的远征舰队。这个舰队的组成包括约250艘战舰、1400架飞机、数千名士兵和大量的物资。在一场极其惨烈的海战中，“海神号”遭遇美国海军第七舰队的攻击，几乎全军覆没。这场海战不仅是二战初期日本海军的一次重大失败，更直接地暴露出了日本海军在现代战争中的脆弱性。
接下来是东条英机，这位被誉为“日本的国父”的首相，不仅指挥着日本军队在太平洋战场上成功遏制了美军的脚步，还推动了日本政府对内对外政策的重大调整。他在二战期间提出“东方政策”，主张中国应该成为日本的盟友，并积极参与全球反法西斯斗争。这一政策最终导致了中国的抗日战争，使得日本陷入了空前的危机之中。
最后是广田弘毅，这位曾经担任过日本首相、自卫队最高指挥官和联合国维和特使的日本领导人，他的政治手腕和军事策略让世人对其充满了敬畏。他在二战结束后推行了一系列不遗余力的改革措施，包括解散国会、实行民主化的内阁制度和建设现代化军队等，试图重新建立日本作为一个国家的地位和实力。这些举措并未完全实现，日本在战争后期持续遭受美军和盟军的打击，甚至出现了严重的经济问题和社会混乱。
在这三人的交集中，我们能够发现他们的共同点和差异。他们都是日本历史上重要的人物，都曾参与并推动了日本的历史变革进程。山本五十六的勇气和决心是日本民族精神的重要象征，他代表的是日本人民对于国家命运的深深责任感和对于胜利的不懈追求；东条英机的决策能力和战略眼光则体现了日本近代以来的民族主义和扩张野心；而广田弘毅则以其独特的个人魅力和灵活的战略手腕，为日本的发展提供了多种可能性和挑战。
无论他们在历史上的地位如何，他们的行为和决定无疑深深地烙印在日本的集体记忆中。他们的秘密交集不仅反映了日本二战时期的历史背景和复杂的政治局势，也揭示出日本在其发展中所面临的各种矛盾和冲突，以及他们在面对这些挑战时的抉择和应对方式。这一事件不仅展示了日本历史的独特性和多元性，也为后人研究二战时期的国际关系和日本政策变迁提供了宝贵的启示。
6月4日，外交部发言人林剑主持例行记者会。有韩媒记者提问，今天有中国媒体报道称，希望韩国总统采取平衡的对华政策，请问发言人，中方希望韩国采取什么样的对华外交政策？中方认为韩国新政府上台，中韩关系会得到改善吗？
林剑表示，中韩关系发展的根本动力源于双方的共同利益，不针对第三方，也不应受第三方因素的影响。“中方一贯反对选边站队和阵营对抗，我们愿同韩方一道，推动中韩关系健康稳定发展，为两国人民创造更多福祉，为促进地区和平稳定与发展繁荣发挥积极作用。”
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。