稍早前相关部门更新进展,宝宝好会夹啊拉丝，揭秘儿童创意手工的魅力

昨日行业报告发布重要成果,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。售后咨询服务中心，全时段多渠道服务

黄石市阳新县、漯河市郾城区 ，三亚市崖州区、广西桂林市象山区、河源市连平县、宁波市余姚市、温州市永嘉县、泉州市永春县、常德市临澧县、甘孜理塘县、玉溪市通海县、岳阳市岳阳楼区、陵水黎族自治县光坡镇、丽江市宁蒗彝族自治县、咸阳市乾县、衡阳市祁东县、红河泸西县 、南昌市西湖区、毕节市纳雍县、澄迈县永发镇、忻州市五台县、惠州市惠城区、成都市青羊区、保山市腾冲市、天津市红桥区、烟台市莱阳市、文昌市翁田镇、温州市瓯海区、毕节市赫章县

专家技术支援专线,本月国家机构传达最新政策,宝宝好会夹啊拉丝，揭秘儿童创意手工的魅力，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：售后服务中心联系方式，全渠道便捷沟通

昌江黎族自治县海尾镇、淮安市洪泽区 ，万宁市后安镇、宁夏银川市永宁县、重庆市武隆区、甘孜九龙县、东莞市常平镇、景德镇市浮梁县、泉州市金门县、荆州市沙市区、白沙黎族自治县金波乡、万宁市礼纪镇、北京市顺义区、临汾市侯马市、白银市平川区、延安市宜川县、咸宁市通城县 、广西河池市巴马瑶族自治县、内蒙古鄂尔多斯市康巴什区、鞍山市千山区、渭南市大荔县、西安市碑林区、大兴安岭地区呼中区、南京市江宁区、伊春市友好区、海南贵南县、咸阳市三原县、盐城市盐都区、临沧市永德县、巴中市恩阳区、东方市感城镇

全球服务区域: 扬州市邗江区、文山西畴县 、衢州市开化县、大兴安岭地区呼玛县、万宁市山根镇、白城市通榆县、果洛玛多县、嘉兴市桐乡市、孝感市安陆市、株洲市天元区、屯昌县乌坡镇、漳州市平和县、黄山市屯溪区、西宁市城东区、江门市新会区、鸡西市虎林市、衢州市龙游县 、濮阳市濮阳县、广州市增城区、永州市蓝山县、天津市西青区、内蒙古乌兰察布市集宁区

本周数据平台近期行业报告发布政策动向,本月行业报告传递政策新进展,宝宝好会夹啊拉丝，揭秘儿童创意手工的魅力，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修专属热线，24小时在线待命

全国服务区域: 朔州市山阴县、湛江市赤坎区 、合肥市包河区、潍坊市坊子区、黔东南台江县、德州市庆云县、安庆市怀宁县、龙岩市漳平市、郴州市苏仙区、枣庄市滕州市、商丘市睢阳区、齐齐哈尔市龙沙区、六安市舒城县、濮阳市台前县、铁岭市铁岭县、内蒙古兴安盟扎赉特旗、汕头市潮阳区 、黄山市黟县、聊城市高唐县、深圳市罗湖区、上饶市横峰县、咸宁市通城县、福州市闽清县、广西桂林市龙胜各族自治县、淮南市田家庵区、长治市平顺县、大理祥云县、攀枝花市米易县、泉州市鲤城区、白沙黎族自治县元门乡、成都市新津区、黔东南麻江县、郴州市临武县、双鸭山市集贤县、汉中市留坝县、大理祥云县、菏泽市牡丹区、天水市清水县、郴州市苏仙区、遵义市红花岗区、宣城市泾县

专家技术支援专线:今日研究机构发布重要报告,宝宝好会夹啊拉丝，揭秘儿童创意手工的魅力

在五彩斑斓的童年记忆中，总有一些独特的瞬间让人难以忘怀。而宝宝们的好奇心与创造力，往往在这些瞬间中得到了最完美的展现。近日，一位宝宝在手工制作过程中展现出的“夹啊拉丝”技巧，不仅让人忍俊不禁，更让我们看到了儿童创意手工的魅力。 这位宝宝在妈妈的指导下，尝试用彩纸制作各种形状。在制作过程中，宝宝发现了一种独特的技巧——夹啊拉丝。所谓“夹啊拉丝”，就是用手指轻轻夹住彩纸的一角，然后迅速向另一角拉扯，使彩纸产生美丽的拉丝效果。这种技巧看似简单，实则需要一定的技巧和耐心。 宝宝在妈妈的鼓励下，不断尝试，逐渐掌握了“夹啊拉丝”的技巧。只见他夹住彩纸的一角，用力一拉，彩纸瞬间变得五彩斑斓，宛如一条绚丽的彩虹。宝宝兴奋地展示给妈妈看，妈妈也为宝宝的进步感到欣慰。 “宝宝好会夹啊拉丝！”这句话在朋友圈中迅速走红，引发了众多家长和网友的关注。大家纷纷表示，这种创意手工活动不仅锻炼了孩子的动手能力，更激发了他们的想象力。 事实上，儿童创意手工活动对孩子的发展有着诸多益处。首先，手工活动可以锻炼孩子的动手能力，提高他们的精细动作水平。在制作过程中，孩子需要用手指夹住彩纸、剪刀等工具，这对他们的手指协调能力有着极大的促进作用。 其次，手工活动有助于培养孩子的耐心和专注力。在制作过程中，孩子需要按照一定的步骤进行操作，这有助于他们学会坚持和专注。同时，手工活动还能让孩子在动手操作中体验成功的喜悦，增强自信心。 此外，创意手工活动还能激发孩子的想象力。在制作过程中，孩子可以根据自己的喜好和创意，设计出各种独特的作品。这种自由发挥的空间，有助于培养孩子的创新思维和审美能力。 那么，如何在家中开展儿童创意手工活动呢？以下是一些建议： 1. 准备丰富的材料：如彩纸、剪刀、胶水、彩笔等，为孩子提供充足的创作空间。 2. 创设良好的氛围：在安静、舒适的环境中，让孩子尽情发挥自己的创意。 3. 鼓励孩子尝试：在制作过程中，不要过分干涉孩子的想法，让他们自由发挥。 4. 培养孩子的审美能力：引导孩子欣赏优秀的手工作品，提高他们的审美水平。 5. 注重安全：在制作过程中，确保孩子的安全，避免发生意外。 总之，宝宝的好奇心与创造力在“夹啊拉丝”这一创意手工活动中得到了充分的展现。让我们共同关注儿童创意手工的魅力，为孩子们的童年增添更多美好回忆。

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。