日复一日的绿意：天天干天天草，生态守护者的角色与奇迹故事思考中的对立，如何迎接彼此的真实需求？，复杂局势的动荡，你对此又是否有所察觉？
中国，这片广袤的大地，以其丰富多样的自然景观和悠久的历史文明，吸引了无数人的眼球。在这片绿色的海洋中，有一种特殊的守护者——那些每天在田间地头辛勤劳作，以绿叶为食，用汗水浇灌的土地守护者。
他们被称为“农民”，是这片土地上的生灵，也是生态系统的脊梁。这些“农夫”们生活在土壤里，与阳光、雨水、风沙相伴，日复一日地经历着生命的轮回和变化。他们的生活场景看似平凡，但在生态环境保护领域，却扮演着至关重要的角色。
他们并非“铁人”，没有超人的体力和精力，但却有坚韧不拔的精神。他们种下每一粒种子，悉心呵护每一片庄稼，用自己的行动诠释了什么是“春耕秋收”。虽然他们的工作可能看起来平淡无奇，但正是他们的辛勤付出，使得这片土地得以滋养万物，孕育出繁华的农业社会。
在这片土地上，他们不是“富翁”，没有显赫的地位和财富，但他们却是大自然的恩赐。他们为这片土地提供食物，为生物提供了栖息地，为人类提供了生活保障。他们是大自然的忠诚卫士，守护着这片土地，守护着人类与自然和谐共生的美好愿景。
“农夫”的形象并不总是被人们所熟知。他们的工作常常被误解为“繁重”的劳动，甚至一些人对他们的存在表示轻视和排斥。但是，实际上，“农夫”们的贡献远不止于此。他们通过种植、灌溉、施肥等农业生产活动，不仅实现了自身物质生活的满足，也在间接保护着环境资源，维护着地球的生态平衡。
从“农夫”的日常生活中可以看出，他们遵循的是自然规律，尊重并顺应自然的力量。他们明白，只有与自然和谐共处，才能真正实现经济发展的可持续性。他们采取了许多措施来减少对环境的影响，比如合理规划农业结构，推广节水技术，采用环保型化肥农药等，以此来保护土壤肥力，防止过度开垦和过度放牧，从而实现人与自然的和谐发展。
“农夫”的故事也证明了“生态保护”的价值。每当春回大地，生机勃勃时，“农夫”们就开始忙碌起来，播撒希望的种子，期待秋天的到来，收获丰硕的果实。他们的辛勤付出，不仅带来了自然界的馈赠，也激励着我们每一个人去关注环境问题，珍爱自然资源，保护好我们的家园。
可以说，“日复一日的绿意”正是由无数像“农夫”这样的生态守护者共同创造出来的。他们的默默奉献，是保护生态、推动绿色发展的重要力量，也是中华儿女的责任和使命。让我们一起向这些“农夫”致敬，感恩他们的坚守和付出，因为他们的努力，使得我们能够在这个美丽的大地上，享受到每一天的自然馈赠，感受到生态的魅力，享受生活的美好。
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。