本月监管部门公开新成果,寻找卖的学生：如何找到他们并加入他们的交流群

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作为国家高新技术企业认证平台:今日研究机构公开最新研究成果,寻找卖的学生：如何找到他们并加入他们的交流群

在当今这个信息爆炸的时代，各种学习资源层出不穷。然而，对于那些想要寻找优质学习资料的学生来说，如何找到那些愿意出售学习资料的人，以及如何与他们取得联系并加入他们的交流群，成为了一个亟待解决的问题。以下是一些关于如何寻找卖的学生以及加入他们的交流群的方法和建议。 ### 了解卖的学生 首先，我们需要了解卖的学生通常有哪些特点。一般来说，这些学生可能是因为以下原因出售自己的学习资料： 1. **重复利用**：他们可能已经完成了某门课程，但资料仍然完好，可以再次利用。 2. **整理资料**：有些学生喜欢整理和归纳学习资料，他们可能会将整理好的资料出售。 3. **分享经验**：有些学生愿意将自己的学习经验分享给其他同学，通过出售资料来实现这一目的。 ### 如何寻找卖的学生 1. **社交媒体**：在微信、QQ、微博等社交平台上，搜索相关关键词，如“出售学习资料”、“资料共享”等，可以找到很多卖学生的信息。 2. **学习论坛**：各大学习论坛如知乎、豆瓣小组等，都有关于学习资料交换和出售的板块。 3. **学校群组**：加入自己学校的QQ群、微信群等，询问是否有同学出售学习资料。 4. **二手交易平台**：在闲鱼、转转等二手交易平台搜索相关关键词，也可以找到卖学生的信息。 ### 如何联系卖的学生 找到卖的学生后，我们可以通过以下几种方式与他们取得联系： 1. **私信**：在社交平台上，可以通过私信的方式与卖的学生取得联系。 2. **留言**：在论坛、群组等地方，可以留言询问是否有资料出售。 3. **电话**：如果卖的学生愿意，可以通过电话进行沟通。 ### 如何加入交流群 找到卖的学生并取得联系后，我们可以询问他们是否有一个学习资料交流群。以下是一些加入交流群的方法： 1. **直接加入**：如果卖的学生愿意，可以直接邀请你加入他们的交流群。 2. **邀请码**：有些交流群需要邀请码才能加入，你可以向卖的学生索取。 3. **群主审核**：有些群组需要群主审核才能加入，这时你需要提供自己的信息供审核。 ### 注意事项 1. **核实信息**：在购买学习资料前，一定要核实卖家的身份和资料的真实性。 2. **保护隐私**：在交流过程中，要注意保护自己的隐私，不要随意透露个人信息。 3. **诚信交易**：在购买学习资料时，要遵循诚信原则，不要进行欺诈行为。 总之，寻找卖的学生并加入他们的交流群，需要我们耐心搜索、仔细核实信息，并遵循诚信原则。只要掌握了正确的方法，相信你一定能够找到满意的学习资料，为自己的学习之路增添助力。

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。