苍井空的两大热门区域：二区传奇与一区实力，揭秘苍井空的多元化之路及影响力!，股票行情快报：通源石油（300164）6月4日主力资金净买入830.64万元重磅开源！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《三国志 武帝纪》：公至赤壁，与备战，不利。于是大疫，吏士多死者，乃引军还。
从上世纪90年代初开始，日本女艺人苍井空以其独特的魅力和性感的形象，开启了娱乐圈的一股潮流。她的成功并非偶然，而是凭借其在演艺圈中的多重身份、丰富的艺术资源以及不断拓展的多元化路线，从而塑造出她在娱乐界不可替代的地位。
让我们来看看苍井空的“二区传奇”。作为一位备受瞩目的日本女星，苍井空在东京都内的演艺圈里有着不可忽视的地位。她的首张个人单曲《Greatest》便在1997年红遍全球，这张专辑不仅展示了她的音乐才华，更体现了她对音乐作品的深刻理解和热爱。此后，她又推出了多张同名电影及电视剧，并凭借自己的演技赢得了众多粉丝的喜爱。特别是她在电影《花之恋》中饰演的女主角小泉夏子，以其细腻的情感描绘和精湛的演技，获得了观众的高度认可和赞誉。
苍井空的演艺生涯并未止步于此，她还涉足了模特、歌手等多个领域。1998年，她正式推出个人内衣品牌“Cosplay”，并担任品牌的形象代言人。这一举动不仅展示了她的商业头脑和时尚眼光，也表明了她对于自己事业多元化的追求。随后，苍井空还成立了个人工作室，推出了多款服装系列和化妆品产品，并通过社交媒体进行品牌推广，进一步扩大了其商业版图。
苍井空还在影坛和娱乐媒体上扮演着重要的角色。她曾多次受邀参与各类综艺节目和访谈节目，以自身的独特见解和幽默感，为人们带来欢乐和启示。苍井空还与多位知名导演、制作人合作，共同创作了许多高质量的作品。例如，与执导《千与千寻》的宫崎骏合作的电影《千与千寻：龙猫篇》，便是她的代表作之一，该片凭借精美的动画画面和深入人心的角色塑造，受到了国内外广大观众的喜爱和好评。
从“二区传奇”到“一区实力”，苍井空的多元化之路无疑是一条充满挑战和机遇的路途。她的每一次尝试都展现了她对自我价值的认同和对娱乐行业发展的深度理解。她不仅是一位歌手、演员、设计师，更是一位企业家、慈善家和社会活动家，用自己的行动诠释了“多元”的内涵和意义。
苍井空的演艺生涯充满了精彩和变化，无论是“二区传奇”还是“一区实力”，都在证明着她作为一个具有广泛影响力的人物，始终保持着对自身和行业的高度热情和敏锐洞察力。她的多元化之路，既是她个人魅力的体现，也是日本娱乐产业向前发展的重要推动力。而这些特质，也将深深影响和启发我们在未来的人生道路上，如何更好地发掘和利用自己的潜力，实现自我价值的最大化。
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，通源石油(300164)报收于4.14元，上涨0.98%，换手率5.68%，成交量33.14万手，成交额1.36亿元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流入830.64万元，占总成交额6.09%，游资资金净流出143.18万元，占总成交额1.05%，散户资金净流出687.46万元，占总成交额5.04%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
通源石油2025年一季报显示，公司主营收入2.58亿元，同比上升13.21%；归母净利润78.27万元，同比下降80.38%；扣非净利润16.19万元，同比下降76.45%；负债率26.65%，投资收益35.48万元，财务费用94.19万元，毛利率22.53%。通源石油（300164）主营业务：为石油、天然气勘探与开发提供技术支持和技术服务。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交
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。