日本神秘原生彩色矿物——特黄特黄，探索其独特的色彩秘密及其背后的科学奥秘，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倍经济日报：银发消费不应有“年龄歧视”据悉，5月22日，2025华为校园公开课在清华开讲，本期主题：创新引领未来·共建鸿蒙世界，由华为常务董事、终端BG董事长余承东主讲。资料显示，余承东本科毕业于西北工业大学，研究生就读于清华大学。
关于日本的神秘原生彩色矿物——特黄特黄，这个概念在地质学和历史文献中一直都有着重要的地位。特黄特黄是一种罕见且具有高度特异性的原生矿物，它以黄色为主色调，但同时呈现出一些独特的蓝色、绿色或紫色调，被誉为“鬼石”。这种特殊的色彩因其深邃、绚丽和持久的魅力而备受人们关注。
特黄特黄的形成过程主要依赖于地壳运动和地球内部热液活动的交互作用。据科学家的研究，特黄特黄是在大约7亿年前至6.5亿年前的一次大规模的地壳运动中形成的，当时的岩浆在地壳下快速上升并冷却凝固，形成了富含铁质的深色岩石。这些岩石中含有大量的铁离子，当它们在高温高压环境下与水反应时，会释放出大量的铁氧离子，形成一种被称为“磁性铁氧化物”的物质。这种物质对光波有很强的吸收和散射能力，使其表面呈现出各种不同颜色的色彩。
特黄特黄的颜色各异，从浅淡的黄色到深沉的橙色、绿色甚至紫色不等。其中，浅黄和浅绿是由于铁氧离子在光线照射下的折射和反射效应导致的，而深蓝、深紫则是因为其中的铁元素与其他元素（如铜、镁、钙等）的化学反应所产生。这些色彩的差异反映了特黄特黄内部铁氧离子含量的不同，以及地壳环境的温度、压力和酸碱度等多种因素的影响。
特黄特黄的独特色彩是如何产生的呢？这主要是由以下几个方面的原因决定的：
1. 铁氧离子的吸收和散射：铁氧化物对光波的吸收和散射能力非常强，尤其是在强烈阳光下，它的色彩会被进一步增强。在光线通过特黄特黄表面时，铁氧离子不仅吸收了光能，还将一部分光能转化为热能，使周围区域的温度升高。这一过程导致红色光被强烈吸收，进而转变为蓝光，再通过散射和反射作用，使得特黄特黄呈现出了浅黄和浅绿的颜色；而蓝色和紫色光的吸收较少，所以在相对较弱的阳光条件下，它们的色彩不会被显著放大，而是保留下来作为较暗色调。
2. 地壳热液活动的影响：特黄特黄的形成并非一蹴而就，它与地壳内部的热液活动密切相关。在地壳深处，高温高压的熔融物质不断涌向地表，这种热液活动使得地壳中的某些矿物质和金属元素溶解在水中，形成富含铁元素的溶液。这种溶液在经过地壳运动后，可能沿着地下裂缝或裂缝附近的沉积层上流，从而将富含铁元素的岩浆带到地表，形成了特黄特黄矿床。
3. 光谱学分析：通过对特黄特黄样本进行精确的光谱分析，科学家们可以揭示出其独特色彩的成因。通过测量其发射光谱和吸收光谱，研究人员可以确定其化学成分，包括铁、铁氧化物和其他金属元素的存在状态和含量。例如，通过对铁氧化物的光谱分析，科学家们发现其吸收范围广，几乎全部的可见光都被吸收，这提示特黄特黄可能是由含铁的铁氧化物组成的矿物。
特黄特黄以其独特的色彩和复杂的形成机制吸引了无数科学家的关注和研究。随着科技的进步和社会的发展，我们或许能够更深入地理解这种奇异的原生彩色矿物，揭示其深层次的科学奥秘，并将其应用于能源开发、环保等领域，为人类社会带来新的可能性和价值。特黄特黄的自然生成过程仍有许多未知之谜等待我们去
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。
在部分日常消费领域，老年人正遭遇“年龄歧视”：去健身房、游泳馆被拒，报名旅行团需家属陪同，租房时因超龄被拒……不少商家和平台将年龄设为硬性门槛，将老年群体拒之门外。商家拒绝老年消费者，归根结底是对服务风险的顾虑。相比年轻人，老年人身体机能下降，突发疾病或摔倒的概率更高，商家担心引发纠纷担责，便以年龄为由拒绝服务。然而，这种“一刀切”的做法不仅忽视了老年群体个体健康的差异性，还阻碍了银发经济的发展。
“年龄歧视”对银发经济的伤害是显而易见的。一方面，“年龄歧视”忽视了规模庞大的活力老人的需求，影响了消费潜力的释放。中低龄老人在体育健身、文旅休闲、教育学习等方面的需求旺盛，但“年龄歧视”导致市场供给缺位。
另一方面，“年龄歧视”制约着银发经济的创新发展。部分商家对老年人存在刻板印象，对老年产品和服务缺乏创新动力。很多老年用品设计粗糙、外观过时、类别单一，难以满足老年人多元需求。
破除“年龄歧视”，需要从多方面入手。首先，商家要摒弃偏见，认识到银发经济的巨大潜力。与其在年龄上设置门槛，不如深入研究老年人消费需求，加大老年用品和服务的创新力度，有针对性地推出适合老年人的消费场景。例如，“银发旅游专列”的适老化旅游模式广受好评，既满足了老年人的休闲需求，也为文旅行业开辟了新赛道。
其次，要健全保护老年人合法权益的实施细则，明确责任边界，消除商家服务银发群体的后顾之忧。特别是围绕经常出现的消费纠纷，要通过制度完善、判例警示等方式引导市场依规处理，避免责任推诿。