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कांग्रेस के इशारों पर पुलिसिया दमन और पत्थरबाज़ी लोकतंत्र पर हमला है। भाजपा कार्यकर्ताओं पर चुन-चुनकर लाठीचार्ज करने वाले संबंधित DSP पर तत्काल कार्रवाई कर उन्हें बर्खास्त किया जाए। पुलिस का काम कानून का पालन कराना है, किसी राजनीतिक दल का टूल बनना नहीं। इस हमले में भाजपा कार्यकर्ताओं, वरिष्ठ नेताओं और पत्रकारों तक को गंभीर चोटें आईं। कांग्रेस समर्थित पत्थरबाज़ों की पहचान कर उन पर कड़ी कानूनी कार्रवाई हो, ताकि भविष्य में लोकतांत्रिक आंदोलनों को हिंसा से कुचलने की कोशिश न हो। : श्री @AdityaPdSahu जी, प्रदेश अध्यक्ष

लोकतंत्र लोकलाज, जवाबदेही और नैतिकता से चलता है, लेकिन कांग्रेस ने इन मूल्यों को पूरी तरह त्याग दिया है। कांग्रेस के दोहरे चरित्र को पूरा देश देख रहा है—दिल्ली में एक बात और झारखंड में दूसरी। विगत छह वर्षों से झारखंड में कांग्रेस के समर्थन से सरकार चल रही है। ऐसे में राज्य में हुई हर भर्ती परीक्षा और उससे जुड़े विवादों की नैतिक जिम्मेदारी से कांग्रेस बच नहीं सकती। JSSC हो, JPSC की परीक्षाएँ हों, CGL भर्ती हो, उत्पाद सिपाही भर्ती हो या शिक्षक नियुक्ति प्रक्रिया—लगातार प्रश्नपत्र लीक, अनियमितताओं और भ्रष्टाचार के आरोप सामने आते रहे हैं। इससे लाखों युवाओं के भविष्य पर प्रश्नचिह्न लगा है। - श्री @AdityaPdSahu जी, प्रदेश अध्यक्ष

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The same model, with the same weights, scores 62% in one agent harness and 33% in another. @adithya_s_k and the @huggingface team just released the ultimate guide to multi-harness RL, and it's one of the most practical RL write-ups this year, and everything open! The trick is simple. Don't touch the harness. Point it at a proxy instead of the model. The proxy speaks all four API formats coding agents use (OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages, Gemini). It records the exact token ids and logprobs vLLM sampled, and you train on that. You don't change a single line of Claude Code, Codex or OpenCode. Results: 🔹 Trained across 4 harnesses at once, LFM2.5-2.6B by @liquidai went from 42% to 54% 🔹 31% fewer tool calls, thanks to a small bonus for solving tasks in fewer steps 🔹 Training in OpenCode alone took OpenCode from 34% to 58%, but the multi-harness model improved everywhere They also tried the shortcut everyone reaches for: fine-tune on 3,189 successful rollouts from Qwen3.8-27B. Imitation plateaued at 47.5%, below both RL runs. Copying a bigger model doesn't get you there. Practice does. The best part is that everything is open: the capture proxy in OpenEnv, the trainer in TRL, the tasks, the SFT data, the training code and all seven trained models. Agents will run in dozens of harnesses. Now open models can be trained for each of them, by anyone. Read it here 👇

Super happy to release SmolDataEnvs: 5,000 verifiable RL environment tasks for hill-climbing small models in code and data science by @adithya_s_k 100% open source: environments, evals, training!