品味性感风韵：理解D罩杯女友播放伦理的内涵与边界——探索女性魅力在道德约束下的尺度，油气行业AI转型的三昧真火重磅开源！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倍这事得从太平天国内部的权力格局说起。洪秀全定都天京之后，那心思可就不在打仗上了。整天在宫里搞“天父下凡”的把戏，封王封爵跟撒豆子似的，光王爷就封了几千个。秦日纲虽然被封了燕王，但说白了就是个空头衔。真正掌权的还是东王杨秀清，这哥们儿手段狠辣，把军政大权攥得死死的。秦日纲这种实权派武将，搁谁手里都是个刺儿，杨秀清能容得下他？
关于“品味性感风韵：理解D罩杯女友播放伦理的内涵与边界——探索女性魅力在道德约束下的尺度”，这是一篇探讨女性魅力在道德约束下如何呈现、展现和管理的话题。对于每一个拥有自信、独立自主、追求完美、热爱生活的女性来说，品味性感风韵无疑是她们生活的一部分，也是她们吸引异性和展示自我魅力的关键方式。这种性感风韵既包含着个人的审美偏好和价值观，也包含了对社会伦理道德的深刻理解和遵守。
让我们理解D罩杯女友作为现代女性的一种特殊性，她们的身体尺寸通常被认为是性感的象征之一。对于这种特性的解读并不只是停留在表面的身材线条上，更需要我们深入探究其背后的文化和社会背景。在中国，尤其是上世纪90年代以来，随着物质生活水平的提高和人们对美的认识逐渐深化，D罩杯女友这一独特的身体形象开始成为一种流行文化现象，被赋予了更多的精神内涵。这些女友以其丰满的身体曲线和细腻的手感，展现了中国传统女性柔美与坚韧并重的魅力，同时也体现了中国女性敢于挑战权威、追求个性的精神风貌。
在欣赏D罩杯女友的性感风韵的我们也应该注意到，这种表现不应脱离道德伦理的规范，不能被视为不端的行为或行为准则的违反。D罩杯女友的身体尺寸是一种生理特征，它并不会影响一个人的品德、人格和能力的发展。与其过度关注和赞美身材的丰腴，不如注重其内在的精神品质，如智慧、才情、独立思考、勇敢担当等。我们应该鼓励D罩杯女友通过健康的生活方式和积极的人生态度，塑造自己健康、自信、阳光的形象，展现出超越外在条件的内在魅力。
D罩杯女友的性感风韵应当基于个人的喜好和生活方式，而非盲目效仿他人的榜样或者追求极端的身体形象。在现代社会中，每个人都有自己独特的生活节奏、思维方式和价值观，只有尊重这些差异，才能创造出真正的个人特色和魅力。我们也应倡导健康、和谐的社会环境，反对任何形式的性别歧视和偏见，让每一位女性都有权利享有平等的尊严和权利去追求自己的梦想和幸福。
“品味性感风韵：理解D罩杯女友播放伦理的内涵与边界——探索女性魅力在道德约束下的尺度”这一主题探讨了女性魅力在道德约束下的体现和管理问题。在享受D罩杯女友带来的性感魅力的我们也应尊重个体的独特性，遵循社会伦理和法律规范，以保持自身和他人的尊严和权利，共同创造一个包容、公平、公正的美好社会。
能源转型，是近几年来一个世界性的主题，其中，油气行业是一股不可忽视的转型力量。能源安全是能源转型的前提，油气供应作为现代能源系统中的核心组成部分，必须具有足够的韧性和抗风险能力。同时，向绿色、低碳、清洁能源的转变刻不容缓，又要求油气行业提升转型效率。
兼顾高安全与高效率，油气行业的转型挑战压力山大。好在，大模型出现之后，通过AI促进整个产业的降本提质增效，实现安全运营，构建新质生产力，都带来了巨大的发展机遇。
各行各业都在说转型，油气行业关乎国家能源安全与经济命脉，有自身独特且复杂的规律，更有自己转型的节奏。必须听真话，听取业内专家的意见，敏锐洞察行业发展趋势，精准转型；做真事，让AI与ICT技术切实解决企业实际问题，而不是形式上的摆设；见真章，转型不能仅仅停留在口号或表面文章上，而要实实在在地取得成效。
油气转型，何以为真？孙悟空曾利用三昧真火，将仙丹锻成一块，浑做金钢之躯。油气行业转型，也需要这样的三昧真火，淬炼出强大能力与价值。
近日，“数智创新 激发油气行业新动能”2025油气行业峰会上，我们采访了华为油气矿山军团解决方案总裁蒋旺成，带我们了解油气行业转型的真痛点、真案例、真功夫。
2023年国家能源局《关于加快推进油气数字化智能化发展的若干意见》就明确了油气行业数智化转型的必要性与紧迫性。政策驱动下，新的问题来了，究竟怎么干？
油气行业是非数字原生的传统产业，转型自然少不了ICT行业的助攻。过去几年来，华为油气矿山军团与油气行业深度合作，实践丰富，合作项目覆盖油气勘探与生产、管道运输、炼油化工、成品油零售等上中下游各领域。客户有中国石油、中国石化、中国海油、国家管网、万华化学等行业巨头，以及两万多家地方石油炼化企业，以及燃气企业。这个过程中，华为专家洞察到了油气转型的根本性难题。
蒋旺成透露，油气行业的智能化转型瓶颈是环环相扣的，这种复杂性，也是导致转型难、效率低的根本原因。
（华为油气矿山军团解决方案总裁 蒋旺成）
首要的挑战，是数据准备不足。近几年来，油气行业的设备实时数据、音频视频数据和图像文件数据的数量都在快速增加。但总体来看，要让AI应用起来，油气行业的数据准备度是远远不足的。
接下来，想要更多地采集与获取数据，又会面临工业软件瓶颈。一方面，海外软件依赖，一旦国外企业不配合，就无法进行数智化开发与优化，拿不到数据；另一方面，油气行业业务复杂、设备多，基础软件“七国八制”，数据难以一致性管理。蒋旺成提到，没有核心的装备、工艺、工业软件，要想去做好智能化，难度很大，可为空间相对有限。
进一步追问，油气行业的技术自主创新程度，为什么搞不起来？答案是，油气企业的数字化、智能化人才准备，仍然不充分。石油行业数智化转型已经进入深水区了，大量行业专属场景与隐私数据、独特需求，只能依靠油气企业自身来进行重构，提升油气行业人才的意识与素养。目前，既懂油气又懂AI的人才，还比较缺乏。
没有数字人才，就没有自主创新能力。没有自主创新能力，就无法进行软硬件升级迭代。而没有自主软硬件支撑数据采集与获取，那么AI智能化就是无本之木、无源之水。种种复杂因素彼此勾连，讲出了油气行业转型的深层困境。
有了来自ICT专家的转型真话，那么油气行业的下一个问题就是，该怎么解决这些问题？
解决问题要抓“牛鼻子”，而不是头疼医头脚疼医脚。油气行业转型不能浮于表面，要做成真事、实事，就必须抓住“牛鼻子”，可以总结为三个一：
一把手工程。油气行业的企业或组织，都具有大规模、大投入、大产出的特点，是以总部推进、高层领导的持续支持最为有效。在蒋旺成看来，AI转型必须由一把手挂帅，集团层面统一的指导思想，为AI给政策、给资源，也允许部分失败（因为创新）。先是在整个方法上面先达成一致，便于协同工作。以国家管网的数智化转型为例，就依托华为云Stack一站式解决方案，构建了国家管网的统一数字平台，实现了集团级的统一数字平台架构，有效支撑国家管网建、运、维、研全流程应用的快速开发和部署，对国家管网数智化转型和应用创新奠定了很好的基础。
一个大模型。油气行业的另一个特点是数据安全性要求高，不能出域。传统招投标的AI项目，需要把数据拿出域做训练，有泄漏风险。解决之道是，集中建设训练中心，训练出一个基础大模型，并在此基础上训练出诸多场景化模型，通过内网推送到作业场景，集团下属单位做好本地部署与边缘推理。这样所有数据都在内网里，数据安全可以得到保证。同时，大模型还可以降低门槛，模型开发中数据集创建、模型选择、模型训练、评估、部署、反馈等工作，过去都是专家手动操作，现在进入以大模型为主的工作流，转变为工具链，可以大幅降低人才的使用门槛。
一个总厨房。蒋旺成认为，行业人才掌握数智化技能，比数智化人才更懂行业，价值更大更可行。降低行业人才的技术门槛，需要基础设施平台和工具链。相当于华为搭好了厨房和灶台，开发了大量工具作为“厨具”，而油气行业AI大餐就要由伙伴来烹饪，比如像软通、中软国际、客户自己的三产公司/团队等第三方软件服务商。
一把手工程，确保转型可持续推进；一个大模型，确保转型数据安全；一个总厨房，降低转型门槛。力出一孔，让油气行业转型切实向前推进，做成一些转型真事。
有了纲领性的宗旨指导，那么下一步就该进入真实场景了。在蒋旺成看来，场景是油气企业能力生长的源头。
他说道，任何一个企业的数智化转型走向深水区的时候，一些需求和方案光靠市场上“买买买”是买不到的，一定要培养企业内生的数智化能力。所以华为跟行业客户合作，在任何一个项目当中，最基本的原则是从几个场景入手，把客户自己的人工智能团队能力培养起来。
真实场景是AI最好的试炼场，也要求行业拿出ICT的真本事、见真章。面向场景，行业伙伴与华为，闯过了三重试炼关卡：
第一关，数据关。面对海外软件依赖与七国八制的局面，解决方案之一，可以通过鸿蒙让所有设备都“说普通话”，设备联动，数据具有一致性，从而解决油气领域数据准备度不足的问题。夯实了数据底座之后，后续就可以通过AI大模型对场站设备进行赋能，实现智能井场的转变。
第二关，技术关。技术能力强不强，直接决定AI部署的实际效果。华为打造盘古大模型，降低行业的AI开发门槛，包含盘古CV大模型、预测大模型、NLP大模型、多模态大模型、科学计算五类大模型，以加速推动行业智能化升级。
第三关，人才关。以山东能源集团为例，依托华为盘古大模型，构建了“1+4+N”架构的矿山智能化方案，场景化工作流开发模式，整合大模型开发套件，实现工厂化开发。山能下属的科技企业云鼎科技，自己就能把开发、交付、运维这些工作都做起来，很快完成9个专业100+类场景开发，AI团队从10人扩展到100+人，服务集团内外部客户。
数据、AI技术、人才的挑战，如同三昧真火，将一个个业务场景进行淬炼，最终涌现出油气企业的内生智能团队与能力。
峰会上，蒋旺成说了一句话：智能化只有开始，没有结束。
AI会在接下来的数十年里持续为油气行业赋能，是无法一蹴而就的。这个漫长的智能化过程，华为成为一直陪伴在油气企业身边的伙伴，让转型并不孤单。岁月如金，经过时间的考验与历练，我们会发现华为一直以客户为中心，助力油气行业智能转型升级。
华为ICT技术体系的完备性与先进性，不仅从根技术上长期支撑油气企业的软硬件自主研发，更支持着中国油气企业去做领先全球行业的技术创新。同时，华为有军团。蒋旺成提到，华为油气矿山军团深入油气行业，与客户、伙伴联合创新，办难事，解难题，军团模式可以跨部门整合华为的专家与技术，为油气行业量身打造更适配的解决方案。
还要看到，华为培养油气行业复合型人才，这是需要长期大量无回报投入的。特别是AI大模型，作为一门新兴技术，教培资料、师资力量、实践实训等教育资源，是比较匮乏的。十年树木百年树人，行业人才梯队的完善与成熟更需要时间，所以华为为行业培养人才，说明已经做好了长期陪伴在油气行业转型之路上的准备，利在油气，利在当代，更利在千秋。
这次采访中，蒋旺成更多时候是在谈数据，谈人才，谈基座，谈模式。从中能感受到，在底层夯实中国油气行业的智能根基，构建油气企业的AI根源力量，是华为想做的，也正在做的。
过去，我们说石油是流动的黄金。而智能化阶段，伙伴与华为的陪伴下，油气行业也将迈入下一个黄金时代。
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。