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刚刚科研委员会公布突破成果:今日相关部门传达重大信息,做饭时光，老公同行更温馨

在我国，烹饪一直被视为家庭生活的重要组成部分。每当夜幕降临，厨房里传来锅碗瓢盆的交响乐，那是家的味道，也是爱的味道。而在做饭的时候，若能有一位贴心的伴侣相伴左右，那份温馨与满足更是难以言表。今天，就让我们来聊聊做饭时光，老公也要参与其中的那些美好瞬间。 首先，做饭时老公的参与，无疑为家庭生活增添了一份浪漫。想象一下，当你在厨房里忙碌着，老公却在一旁悠闲地品着茶，或是翻阅着杂志，那画面仿佛一幅温馨的家庭画卷。而当他放下手中的书本，走进厨房，为你递上一把新鲜的食材，或是轻轻拍拍你的肩膀，那一刻，所有的疲惫都烟消云散。 其次，老公的加入，让做饭过程变得更加有趣。在烹饪的世界里，每个人都有自己独特的见解和技巧。当老公参与到做饭的过程中，你们可以互相交流心得，分享彼此的烹饪心得，让做饭成为一种乐趣。或许，他擅长炒菜，而你擅长炖汤，那么，何不让他负责炒菜，你则负责炖汤呢？这样的分工，既能让彼此发挥所长，又能让饭菜更加美味可口。 再者，老公在做饭时的陪伴，能让你感受到家的温暖。在忙碌的生活中，我们常常忽略了陪伴的重要性。而在做饭的时候，老公的陪伴，无疑是对你最好的呵护。他会在你需要的时候递上一把锅铲，会在你疲惫的时候为你揉揉肩膀，会在你成功完成一道菜时为你鼓掌。这样的关爱，让人倍感温馨。 当然，老公参与做饭，还能增进夫妻间的感情。在共同面对烹饪的挑战时，你们会学会互相体谅、包容。当遇到困难时，他会鼓励你，帮助你一起解决问题；当成功时，他会为你骄傲，与你分享喜悦。这样的相互扶持，让你们的感情更加深厚。 那么，如何让老公在做饭时更加投入呢？以下是一些建议： 1. 创造温馨的烹饪环境：播放轻松的音乐，摆放一些可爱的厨房用品，让老公在做饭时感受到家的温馨。 2. 分享烹饪心得：鼓励老公参与烹饪，并分享自己的烹饪心得，让他感受到烹饪的乐趣。 3. 适时给予鼓励：在老公做饭的过程中，适时给予鼓励和表扬，让他感受到自己的价值。 4. 一起学习烹饪技巧：鼓励老公学习烹饪技巧，共同进步。 总之，做饭时光，老公也要参与其中。这不仅能让家庭生活更加温馨，还能增进夫妻间的感情。让我们一起携手，在烹饪的世界里，创造更多美好的回忆吧！

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。