日系JK女Cosplay羞涩曝光：备受瞩目的角色再陷争议！，新华全媒头条｜携手建设远离贫困、共同繁荣的美好世界——习近平主席贺信为上合组织国家减贫和可持续发展注入强劲动力重磅开源！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倍在2021年全国两会政协联组会现场，总书记与委员们聊起了教育“唯分数论”。
人类社会中，人们对于美的追求和欣赏千差万别。在动漫、游戏、影视等领域，女性角色的Cosplay扮演已经成为了一种独特且极具魅力的艺术形式。其中，日本少女漫画《魔法禁书目录》中的角色以其神秘而又性感的形象深受广大粉丝喜爱。在近期的一次Cosplay活动中，却出现了一位“羞涩”曝光的角色，引发了许多争议。
这位cosplayer扮演的是男主角朽木露华（Lucy），她在Cosplay活动中穿上了原著小说中的服装，并以一个天真烂漫、害羞内敛的角色形象展现在众人面前。露华的 Cosplay 设计简洁而精致，身着一套色彩鲜明的魔法袍，头上戴着一顶头饰，给人一种清新脱俗的感觉。她的装扮与原著小说中的形象有着明显的区别，但露华通过自己的演绎方式，成功地展现出露华的娇羞和内敛，让观众感受到了那个穿越时空的少女形象的魅力。
露华的Cosplay展示也引起了公众的热烈讨论。有人认为露华的表演过于拘谨，失去了原著小说中角色应有的灵动与活泼。他们认为露华的妆容过于保守，没有体现出原作角色的青春活力和叛逆精神，甚至有些许“矫揉造作”，不符合原著设定。也有部分网友对露华的表现表示支持，认为她通过这种看似羞涩实则深沉的方式，成功地塑造了露华这个角色的独特气质。
面对这样的争议，露华本人也在社交媒体上做出了回应。她在采访中表示：“我选择用这种方式来诠释露华这个角色，是因为我认为露华的内向性格和敏感情感是漫画中最为吸引人的地方。我在参加这次活动时，尝试将这些特质融入到我的表演中，希望能更好地呈现原著中的角色形象。”露华的话语透露出她对角色理解和诠释的决心，她希望通过表演，让更多人能够理解并爱上露华这个角色。
虽然露华的 Cosplay 表演赢得了部分网友的支持，但也有一部分人对此持保留态度。他们认为露华的妆容过于复古，无法完全符合现代审美观和流行趋势。他们建议在今后的Cosplay活动中，更多的彩妆师可以采用更加大胆和前卫的设计手法，创造出更具视觉冲击力的作品。
《魔法禁书目录》中的角色露华因其独特的魅力和复杂的情感状态受到了全球读者的喜爱，但在此次Cosplay活动中，露华的表演却引发了公众的广泛关注和热议。不同的人有不同的观点和看法，这表明在塑造角色的过程中，我们需要尊重原著的核心思想，同时也需要灵活运用现代元素，以创新的方式表达角色的特点和个性。无论是保守还是大胆，我们都应该找到合适的表达方式，让观众能够更深入地理解和感受到角色的魅力。只有这样，我们才能在多元化的艺术世界中，创作出更多引人入胜的作品，满足人们对美的不断追求和探索。
（配本社同题文字稿）
这是2024年11月5日在第七届进博会国家展上拍摄的伊朗馆。新华社记者 杜潇逸 摄
2024年4月，西北农林科技大学教授张东（右）在吉尔吉斯斯坦与当地果农交流苹果种植技术。新华社发
这是2024年4月29日拍摄的由中国东方电气集团有限公司总承包的乌兹别克斯坦撒马尔罕220兆瓦交流光伏项目。新华社发（中国东方电气集团供图）
2024年4月17日，在巴基斯坦东部旁遮普省珀格尔地区一处农田，当地农业技术人员操作从中国引进的油菜籽收割机。新华社发（艾哈迈德·卡迈勒摄）
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。