北京大学计算机学院与小米Mimo团队联合提出了一种名为ARL-Tangram的动作级资源管理系统。该研究指出，传统的智能体强化学习框架通常采用静态的资源预留方式，导致在大语言模型生成期间，用于代码执行的 CPU 或奖励模型的 GPU 资源长时间处于闲置状态。实验数据显示，ARL-Tangram 能够将外部资源的消耗降低 71.2%，目前该系统已成功应用于小米 MiMo 系列模型的生产环境训练中。
  
      

      arXiv.org
  

  
    

ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement Learning

  Agentic reinforcement learning (RL) has emerged as a transformative workload in cloud clusters, enabling large language models (LLMs) to solve complex problems through interactions with real world. However, unlike traditional RL, agentic RL demands...


  

  
    
    
  

  



实验数据证实，这种更灵活的分配策略显著加快了训练节奏。在实际的 AI 编程训练任务中，动作完成的平均等待时间降低到了原来的四分之一左右，整体训练速度也因此提升了 50%。该系统目前已经正式投入生产环境，用于支撑小米 MiMo 系列模型的迭代。

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天命之子法暴力破解，有概率可瞬间算出奥特曼的秘钥！

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
天命之子法暴力破解秘钥
Luckyist Method.
"""

from openai import OpenAI
from random import randint


def main():
    try:
        print("--- 开始一次尝试 ---")
        assert OpenAI(
            api_key=(k := "".join(chr(randint(0, 0x10ffff)) for i in range(randint(0, 2333)))),
            base_url=(u := "".join(chr(randint(0, 0x10ffff)) for i in range(randint(0, 114514)))),
        ).responses.create(
            model="gpt-5.4",
            instructions="You are a coding assistant that talks like a pirate.",
            input="How do I check if a Python object is an instance of a class?"
        ).output_text

        print("--- 恭喜你找到了密钥 ---")
        print(f"URL: {u}")
        print(f"Key: {k}")
    except:
        pass


if __name__ == '__main__':
    while (1 + 1 != 3) is not ((False and True) is True):
        main()

在跟Gemini讨论Obsidian，顺手问了一嘴文件夹和数据库有什么区别，直接遗忘掉所有上下文

一个问号给Gemini干清醒了

和Gemini聊天都这么低效，哪儿敢让它帮我科研和写代码？光速给OpenAI上供140块

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简易桌面

这是一款专为老年人设计的 Android 桌面启动器应用。具有超大字体，非常简易的操作方式
仓库地址: GitHub - kldhsh123/Simple-desktop: 安卓手机的简单老人桌面 · GitHub

手机厂商的老人模式不够简洁，应用商店的带广告，气的我鬼火冒就自己搞了个。搞完了发现MIUI换个桌面麻烦的半死，更气了，所以这个项目目前更新纯靠issue，我个人是没有在使用的

好像没什么能介绍的，就放展示图吧