本月行业协会发布重大动态,婆媳和谐，狗老公助力——探索婆婆与我的“狗老公”的相处之道

本月行业报告传递研究成果,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。家电售后专属热线，节假日无休服务

深圳市盐田区、广西河池市东兰县 ，攀枝花市米易县、重庆市万州区、大连市瓦房店市、江门市江海区、哈尔滨市阿城区、天津市津南区、太原市迎泽区、北京市怀柔区、郑州市新郑市、金昌市金川区、焦作市中站区、深圳市南山区、文山富宁县、内蒙古通辽市扎鲁特旗、长沙市长沙县 、九江市武宁县、万宁市北大镇、长治市长子县、齐齐哈尔市克山县、上海市金山区、锦州市古塔区、绥化市望奎县、黄南同仁市、重庆市江北区、东莞市道滘镇、临沂市沂南县、抚州市乐安县

统一维修资源中心,本月行业协会公开重大研究成果,婆媳和谐，狗老公助力——探索婆婆与我的“狗老公”的相处之道，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：客服中心多渠道接入，响应迅速

梅州市蕉岭县、广西柳州市鹿寨县 ，西宁市城中区、广西贵港市平南县、吕梁市交口县、凉山西昌市、南阳市镇平县、广西玉林市容县、湛江市遂溪县、内蒙古呼伦贝尔市根河市、清远市清城区、达州市宣汉县、青岛市即墨区、新余市渝水区、广西玉林市兴业县、赣州市上犹县、天津市津南区 、福州市永泰县、迪庆香格里拉市、儋州市木棠镇、长沙市开福区、渭南市大荔县、南平市建瓯市、天津市北辰区、上海市闵行区、黔西南册亨县、大兴安岭地区漠河市、南充市高坪区、铜川市耀州区、内蒙古赤峰市喀喇沁旗、吕梁市孝义市

全球服务区域: 黄冈市麻城市、陇南市武都区 、天津市滨海新区、济源市市辖区、丹东市凤城市、巴中市恩阳区、泉州市金门县、沈阳市康平县、镇江市丹阳市、牡丹江市林口县、五指山市通什、宜昌市西陵区、威海市文登区、广西崇左市宁明县、抚州市东乡区、长春市二道区、哈尔滨市道里区 、衡阳市耒阳市、万宁市山根镇、忻州市河曲县、营口市大石桥市、广西贺州市八步区

近日评估小组公开关键数据,本周监管部门传达重磅消息,婆媳和谐，狗老公助力——探索婆婆与我的“狗老公”的相处之道，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

全国服务区域: 重庆市北碚区、济南市市中区 、海东市乐都区、襄阳市樊城区、重庆市丰都县、淮安市洪泽区、汕尾市陆河县、南京市鼓楼区、西安市临潼区、重庆市合川区、周口市太康县、葫芦岛市兴城市、扬州市广陵区、广西梧州市藤县、广西崇左市扶绥县、朝阳市龙城区、永州市零陵区 、内蒙古呼和浩特市土默特左旗、宁夏石嘴山市平罗县、白沙黎族自治县元门乡、日照市岚山区、恩施州宣恩县、广西桂林市荔浦市、福州市平潭县、南通市如皋市、沈阳市浑南区、澄迈县中兴镇、安庆市桐城市、十堰市竹山县、天津市宁河区、乐山市峨边彝族自治县、广西百色市田阳区、德州市武城县、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、汉中市西乡县、宜昌市西陵区、黔西南贞丰县、揭阳市普宁市、盐城市建湖县、梅州市丰顺县、黔东南黎平县

本周数据平台近期官方渠道公开权威通报:昨日官方渠道传递新研究成果,婆媳和谐，狗老公助力——探索婆婆与我的“狗老公”的相处之道

在我们的生活中，家庭和谐是每个人都渴望的。而在这个大家庭中，婆媳关系尤为微妙。而我与婆婆的关系，得益于我的“狗老公”——一只聪明可爱的金毛犬。今天，就让我来和大家分享一下，如何让婆婆和我的“狗老公”和谐相处。 首先，要尊重彼此。婆婆作为长辈，在家庭中拥有一定的权威。而我，作为儿媳，要尊重婆婆的意见和习惯。在对待“狗老公”的问题上，我也会尊重婆婆的看法。例如，婆婆不喜欢狗狗在室内随意走动，我就会在带狗狗外出时，尽量让它保持整洁，不弄脏家中。 其次，要学会沟通。沟通是解决问题的关键。在与婆婆相处的过程中，我会主动询问她的想法，了解她对狗狗的看法。同时，我也会向婆婆表达我对狗狗的喜爱，让她感受到我对“狗老公”的重视。当双方有分歧时，我会耐心倾听婆婆的意见，共同探讨解决问题的方法。 再者，要共同参与。家庭是每个人的港湾，而狗狗作为家庭的一员，也需要被关爱。在日常生活中，我会邀请婆婆一起参与照顾狗狗，如喂食、遛狗等。这不仅能让婆婆感受到家庭的温暖，还能增进我们之间的感情。在共同照顾狗狗的过程中，婆婆也逐渐接受了我的“狗老公”。 此外，要教育狗狗。狗狗的行为习惯在很大程度上影响着家庭和谐。因此，我会对狗狗进行良好的教育，让它学会遵守家规，尊重长辈。在狗狗犯错时，我会及时纠正，让婆婆看到我在努力让狗狗成为家庭的一员。 在节日和特殊日子里，我会让婆婆和“狗老公”共同参与家庭活动。比如，在春节期间，我们会一起为狗狗准备新衣服、新玩具，让狗狗感受到节日的气氛。在婆婆生日时，我会让狗狗陪伴在她身边，为她送上祝福。这些温馨的瞬间，让婆婆感受到了家庭的温暖，也让我们之间的关系更加紧密。 最后，要学会包容。家庭生活中，难免会有摩擦和矛盾。在处理这些问题时，我会学会包容，尽量站在婆婆的角度考虑问题。同时，我也会引导婆婆理解我的想法，共同为家庭和谐努力。 总之，婆婆和我的“狗老公”能够和谐相处，离不开双方的共同努力。通过尊重、沟通、共同参与、教育和包容，我们成功地让狗狗成为了家庭的一员，也让婆媳关系更加融洽。相信在未来的日子里，我们的家庭会更加幸福美满。

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。