今日相关部门发布行业研究成果,免费404资源，B站宝藏等你来发现！

本月行业协会传达最新研究成果,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。家电24小时服务热线，紧急故障优先处理

宁夏石嘴山市平罗县、襄阳市老河口市 ，阿坝藏族羌族自治州阿坝县、江门市新会区、广西百色市那坡县、文山马关县、儋州市和庆镇、韶关市南雄市、宁波市象山县、朔州市平鲁区、乐山市五通桥区、长沙市开福区、定西市漳县、安庆市迎江区、台州市温岭市、天水市甘谷县、河源市紫金县 、沈阳市铁西区、内蒙古赤峰市松山区、衢州市开化县、深圳市罗湖区、泰州市靖江市、铜川市耀州区、黔南福泉市、成都市大邑县、郴州市北湖区、上饶市余干县、汉中市宁强县、上海市金山区

本周数据平台本月业内人士公开最新动态,本月行业协会发布重磅通报,免费404资源，B站宝藏等你来发现！，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电使用问题咨询，实时解答各类疑问

清远市连山壮族瑶族自治县、内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗 ，菏泽市巨野县、双鸭山市四方台区、贵阳市观山湖区、青岛市平度市、鄂州市华容区、蚌埠市五河县、太原市晋源区、温州市泰顺县、惠州市惠城区、清远市清新区、凉山美姑县、南昌市青云谱区、张掖市民乐县、深圳市福田区、宜春市靖安县 、天津市红桥区、澄迈县瑞溪镇、广西柳州市柳江区、丽水市青田县、泉州市德化县、福州市平潭县、清远市连南瑶族自治县、大庆市萨尔图区、厦门市思明区、玉树杂多县、本溪市溪湖区、眉山市洪雅县、安阳市汤阴县、贵阳市观山湖区

全球服务区域: 南阳市唐河县、荆州市沙市区 、广西崇左市宁明县、广州市白云区、鹤岗市萝北县、湘西州永顺县、益阳市资阳区、张掖市临泽县、黄冈市黄州区、开封市鼓楼区、佛山市高明区、双鸭山市四方台区、南京市江宁区、遵义市余庆县、荆州市江陵县、中山市三乡镇、焦作市修武县 、三明市大田县、北京市西城区、天津市河西区、三明市泰宁县、本溪市本溪满族自治县

近日监测部门公开,昨日官方发布最新行业成果,免费404资源，B站宝藏等你来发现！，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：客服中心支持电话、APP多渠道服务

全国服务区域: 中山市中山港街道、海北门源回族自治县 、海西蒙古族茫崖市、上海市黄浦区、焦作市马村区、六安市叶集区、通化市二道江区、阜新市新邱区、衢州市龙游县、广西梧州市长洲区、黔东南施秉县、内江市东兴区、东营市垦利区、潮州市湘桥区、萍乡市芦溪县、内蒙古呼伦贝尔市根河市、重庆市巴南区 、白沙黎族自治县青松乡、福州市连江县、济南市莱芜区、攀枝花市西区、临汾市洪洞县、铜仁市沿河土家族自治县、广西贺州市昭平县、徐州市睢宁县、蚌埠市五河县、宁夏石嘴山市平罗县、德阳市旌阳区、中山市民众镇、陵水黎族自治县英州镇、绥化市海伦市、吉安市吉州区、邵阳市洞口县、哈尔滨市方正县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、宿州市砀山县、黄山市屯溪区、甘孜白玉县、鹤壁市山城区、信阳市商城县、东莞市麻涌镇

本周官方渠道披露研究成果:昨日官方更新行业研究成果,免费404资源，B站宝藏等你来发现！

在互联网高速发展的今天，我们每天都会接触到大量的信息资源。然而，在浩瀚的互联网世界中，有许多珍贵的资源往往被隐藏在角落里，等待着有缘人的发现。今天，就让我来为大家揭开一个宝藏——免费404资源，带你一起探索B站的奇妙世界。 首先，让我们来了解一下什么是404资源。404资源，顾名思义，就是那些因各种原因导致网页无法正常访问的资源。这些资源可能是因为网站迁移、链接失效、服务器故障等原因造成的。然而，在这些看似无用的404页面中，却蕴藏着许多宝贵的知识和信息。 那么，如何找到这些免费的404资源呢？B站（哔哩哔哩）作为国内知名的视频分享平台，拥有海量的视频资源。在这里，我们可以通过以下几种方法来寻找免费的404资源： 1. 搜索关键词：在B站搜索框中输入“404”或“免费404”等关键词，即可找到相关视频。这些视频往往由网友分享，内容丰富，涵盖了生活、科技、教育、娱乐等多个领域。 2. 关注相关UP主：在B站，有许多专注于分享404资源的UP主。关注这些UP主，即可第一时间获取最新、最全的免费404资源。 3. 参与社区互动：B站拥有庞大的社区，许多网友会在评论区分享自己找到的404资源。积极参与社区互动，就有机会发现更多宝藏。 接下来，让我们来盘点一下B站中那些不容错过的免费404资源： 1. 学习资源：在404资源中，我们可以找到许多免费的在线课程、讲座、公开课等。这些资源可以帮助我们提升自己的专业技能，拓宽知识面。 2. 娱乐资源：404资源中不乏一些有趣的短视频、搞笑片段、游戏解说等。这些资源可以让我们在忙碌的生活中放松心情，缓解压力。 3. 生活技巧：404资源中还有一些实用的生活技巧，如家居装修、美食制作、健康养生等。这些资源可以帮助我们更好地生活。 4. 科技资讯：在404资源中，我们可以了解到最新的科技动态、产品评测、行业资讯等。这些资源可以帮助我们紧跟科技发展的步伐。 5. 文化艺术：404资源中还有一些关于文化艺术的内容，如音乐、绘画、摄影等。这些资源可以让我们领略到不同的艺术魅力。 总之，免费404资源在B站中等待着我们的探索。通过关注相关UP主、参与社区互动，我们可以找到许多珍贵的知识和信息。让我们一起走进这个宝藏世界，发现更多惊喜吧！

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。