本月行业报告公开最新政策,DJ粗口：音乐节上的“调味剂”，还是社交禁忌？

近日行业报告更新重大进展,美团新模型有点东西：像调度外卖小哥一样优化大模型,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。自动化服务调度，智能匹配维修资源

萍乡市安源区、营口市老边区 ，成都市都江堰市、鸡西市鸡冠区、乐山市五通桥区、内蒙古乌兰察布市化德县、湘潭市雨湖区、南通市海安市、乐山市市中区、宿州市萧县、金华市东阳市、大连市西岗区、玉溪市红塔区、驻马店市确山县、巴中市巴州区、绥化市肇东市、江门市江海区 、广元市利州区、保亭黎族苗族自治县什玲、重庆市秀山县、咸阳市三原县、广元市利州区、枣庄市山亭区、芜湖市镜湖区、广西贺州市八步区、内蒙古通辽市科尔沁左翼后旗、三明市尤溪县、眉山市仁寿县、南阳市唐河县

可视化操作指导热线,本月官方渠道发布重要报告,DJ粗口：音乐节上的“调味剂”，还是社交禁忌？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国统一客服电话，正规售后服务

湖州市德清县、广西贺州市八步区 ，晋中市左权县、太原市小店区、鞍山市铁东区、郴州市宜章县、南平市松溪县、平顶山市宝丰县、重庆市北碚区、郴州市宜章县、宁波市鄞州区、吉林市龙潭区、湘西州花垣县、陇南市成县、内蒙古巴彦淖尔市杭锦后旗、锦州市凌海市、赣州市赣县区 、楚雄禄丰市、湛江市徐闻县、内蒙古赤峰市松山区、咸阳市礼泉县、宣城市泾县、台州市黄岩区、晋城市沁水县、重庆市垫江县、广西百色市那坡县、南充市高坪区、南充市高坪区、临夏康乐县、淮安市清江浦区、烟台市福山区

全球服务区域: 西宁市城中区、福州市长乐区 、滁州市琅琊区、陇南市宕昌县、本溪市溪湖区、三明市沙县区、潮州市湘桥区、枣庄市市中区、普洱市西盟佤族自治县、吉林市舒兰市、赣州市于都县、河源市和平县、通化市辉南县、厦门市同安区、甘孜稻城县、舟山市岱山县、南阳市宛城区 、东莞市虎门镇、宜昌市当阳市、宁夏吴忠市青铜峡市、宿迁市沭阳县、黔东南丹寨县

本周数据平台最新官方渠道传来研究成果,本周研究机构发布行业新动向,DJ粗口：音乐节上的“调味剂”，还是社交禁忌？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国统一回收标准，环保处理规范

全国服务区域: 牡丹江市西安区、临高县东英镇 、内蒙古兴安盟扎赉特旗、阿坝藏族羌族自治州小金县、大兴安岭地区塔河县、岳阳市汨罗市、南充市仪陇县、马鞍山市雨山区、广西桂林市雁山区、陇南市武都区、宜春市万载县、庆阳市西峰区、黔东南剑河县、邵阳市邵阳县、泸州市古蔺县、凉山雷波县、眉山市彭山区 、忻州市岢岚县、潍坊市坊子区、鹤岗市兴安区、抚顺市抚顺县、绥化市青冈县、广安市武胜县、黔东南岑巩县、黄南尖扎县、益阳市桃江县、聊城市临清市、广西桂林市叠彩区、临汾市翼城县、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区、梅州市五华县、济源市市辖区、云浮市罗定市、黄冈市浠水县、昌江黎族自治县海尾镇、内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗、重庆市北碚区、黔西南贞丰县、宝鸡市凤翔区、东莞市南城街道、白城市通榆县

专家技术支援专线:本周官方更新政策动态,DJ粗口：音乐节上的“调味剂”，还是社交禁忌？

在音乐节的喧嚣中，DJ是现场气氛的掌控者。他们用音符编织出一个个独特的音乐世界，将观众带入狂欢的海洋。然而，在这充满激情与活力的舞台上，DJ粗口这一现象却引发了广泛的讨论。有人认为它是音乐节不可或缺的“调味剂”，而有人则将其视为社交禁忌。那么，DJ粗口究竟在音乐节中扮演着怎样的角色呢？ 首先，DJ粗口可以看作是音乐节氛围的催化剂。在充满激情的音乐节现场，观众们往往情绪高涨，渴望释放内心的压力。这时，DJ的粗口往往能激发观众的共鸣，让现场气氛更加热烈。例如，在摇滚音乐节上，DJ用粗口来调侃和讽刺现实生活中的种种不公，让现场观众在欢笑中释放压力，共同追求自由与真实。 然而，DJ粗口也可能成为社交禁忌。在尊重他人的社会环境中，粗口往往被视为不礼貌的表现。音乐节虽然是一个释放自我、追求个性的舞台，但过分使用粗口可能会让部分观众感到不适，甚至引发争议。特别是在家庭、学校等场合，DJ粗口可能会被视为不良示范，影响青少年价值观的形成。 那么，如何在尊重他人的同时，发挥DJ粗口在音乐节中的积极作用呢？以下是一些建议： 1. 适度使用：DJ在表演过程中，应根据现场氛围和观众反应，适度使用粗口。避免过度渲染，以免引起观众反感。 2. 选择合适的场合：在特定主题的音乐节上，如摇滚、嘻哈等，粗口的使用可能会更加被接受。但在家庭、校园等场合，则应尽量避免。 3. 艺术表现：DJ可以通过音乐、舞蹈等艺术形式来传达情感，而非单纯依赖粗口。这样既能表达个性，又能避免不必要的争议。 4. 社交责任：DJ在表演过程中，应时刻关注观众的反应，尊重他人的感受。在必要时，可以巧妙地引导观众，避免粗口引发的不良影响。 总之，DJ粗口在音乐节中既有积极作用，也存在一定的争议。作为DJ，应在尊重他人的基础上，适度、巧妙地运用粗口，为观众带来一场难忘的音乐盛宴。而对于观众而言，也应理性看待DJ粗口，避免过分解读，共同营造一个和谐、愉快的音乐氛围。

算力，就像骑手一样，也要学会调度。假如你在深夜点了一份外卖。几分钟后，系统迅速给你派来最近的骑手，他不需要全城出动的大军，只要顺路接单，就能把一碗热汤准时送到你手里。美团正在把这种 " 派单逻辑 " 搬到 AI 世界。在最新发布的 LongCat-Flash 模型里，算力不再是一股脑砸上去，而是像骑手一样被精准调度：复杂问题派更多 " 高手 "，简单问题就近解决，最大限度减少浪费。美团最近的财报，和所处的竞争环境，让它需要新的故事。而 LongCat-Flash，就是美团递出的第一张筹码：在大模型赛道开打另一场战斗，把百万 tokens 的推理成本压到 0.7 美元。以下为 LongCat-Flash 技术文档解读：像管理骑手一样管理算力技术创新：算力活在算法中首先，LongCat-Flash 的特别之处，不在于它 " 更大 "，而在于它会 " 精打细算 "。它的总参数规模有 5600 亿，但在实际推理时，每个 token 只需要调用一小部分，大约 18.6B – 31.3B。可以把它想象成一个庞大的骑手团队，不是每一单都要全员出动，而是根据订单的难度，派出最合适的几位骑手去送。这样一来，既能保证覆盖面，又避免了算力浪费。而所谓 " 零计算专家 "，其实就是处理简单任务的捷径。比如，一单只是送楼下便利店的一瓶水，就不需要总部复杂调度，附近的小哥顺路就能完成。同样，LongCat-Flash 遇到简单的 token，就直接放行，不浪费多余算力，把资源留给真正复杂的任务。这种 " 按需分配 " 的逻辑，让模型像调度骑手一样，把活派得更合理。上图中展示了 LongCat-Flash 的整体架构：每层由多头潜在注意力（MLA）+ MoE 专家组成，其中一部分是零计算专家，保证遇到简单 token 时可以 " 零开销 " 直接通过。上图中 ( a ) 曲线显示：在相同算力预算下，加入零计算专家的模型 loss 更低，收敛更快； ( b ) 激活专家数稳定在 8 个左右，平均约 27B 参数； ( c ) 不同 token 之间算力分配差异明显，说明模型确实在 " 挑单子 "。另一个创新点叫 ScMoE（Shortcut-connected MoE）。传统模型要等一批任务全部处理完，再进入下一批，就像骑手要等所有订单派完才能出门。ScMoE 的思路是 " 边派边送 "：骑手在送餐的同时，系统已经开始为他规划下一单。这样，算力的使用和通信可以同时进行，整体效率自然提升。图中三组曲线（不同模型规模）显示：有无 ScMoE 的 loss 几乎重合，质量完全一致，但由于通信和计算可以重叠，ScMoE 在吞吐率和推理速度上显著提升。工程能力：给算力买个 " 社保 "规模大，速度快只是第一步，关键是能不能稳定运行。LongCat-Flash 的训练方式更像是在逐步扩张一个骑手网络：先在小范围试运行，把调度规则、路线规划都调好，再推广到更大的范围，避免一上来就乱成一团。为了防止系统崩溃，它设置了 " 三重保障 "。Router 稳定，相当于避免所有订单都集中在一条线路；激活稳定，就像防止某几个骑手被派单过多而累坏；优化器稳定，则保证整体调度有节奏，长期能跑下去。正是靠这一套机制，它在 30 天里完成了 20 万亿 tokens 的训练任务。性能比较：表现稳健从成绩单来看，LongCat-Flash 不只是推理快，在各大基准测试中同样表现稳健：通用任务：在 MMLU（89.71）和 CEval（90.44）中，LongCat-Flash 达到与国际一线模型相当的水准。虽然 CEval 分数略低于 Kimi-K2（91.26），但整体表现依旧领先大多数基线模型，展现了不错的中文理解能力。复杂推理：在 GPQA-diamond（73.23）上，LongCat-Flash 与同类模型保持相近水准；在 DROP（79.06）、ZebraLogic（89.30）、GraphWalks-128k（51.05）等测试中，也稳定处于中上游梯队。数学能力：在 MATH500（96.40）和 AIME24（70.42）上，LongCat-Flash 与 Kimi-K2、DeepSeek 相比差距不大，维持在高水平。在 BeyondAIME（43.00）上虽有下滑，但整体仍优于多数模型。编程任务：在 HumanEval+（88.41）、MBPP+（79.63）等 benchmark 上，LongCat-Flash 表现稳定，略低于 Kimi-K2（93.29、79.87），但依旧优于 Gemini2.5 Flash、Claude Sonnet 等对手。实测美团 LongCat-Flash：快其实从上面的测试基准中可以看到，美团 LongCat-Flash 的性能并没有遥遥领先的地方，只能算是与各大主流模型能力旗鼓相当。因此在很多常用的测试中看不出差别，但有一点：美团这个模型是真的快，和买了准时宝一样。promtps：写一个 Python 函数 is_prime ( n ) ，判断 n 是否是质数，并给出 10 个不同的测试样例。左边模型是 LongCat-Flash 网页端，右边是 kimi 1.5（根据官网描述，响应更快），可以看到同样的提示词，LongCat-Flash 没有怎么思考，一行行内容直接飞出来，而 kimi 1.5 经过短暂思考后，（和 LongCat-Flash 相比）慢悠悠的把内容写出来。在核心代码部分，二者也没差别，可以说 LongCat-Flash 又快又好。LongCat-Flash 的速度和价格优势，未必能立刻改写行业格局。毕竟在大模型市场，生态和用户习惯往往比性能参数更具粘性。但它却透露出一个信号：美团依然习惯用自己最擅长的打法，把复杂的科技问题翻译成 " 调度骑手 " 的逻辑，再用价格杠杆撬开市场。这让问题变得更有趣：当 AI 巨头们在谈模型规模、参数精度时，美团却在谈派单效率和成本曲线。它看似 " 接地气 " 的切入点，反而可能成为搅动格局的变量，就像曾经的 DeepSeek 那样。十年前，美团用补贴烧出了外卖帝国。十年后，它是否能靠另一场价格战，把自己送进大模型的牌桌？没人能给出答案，但至少可以确定的是，美团已经递出了第一张筹码。