本月行业协会披露新研究动态,国产影视作品中的人与禽类题材探讨:伦理边界与艺术表达

,20250922 09:58:56 林思宏 600

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近年来,国产影视作品在题材选择上越来越多元化,其中,人与禽类题材的作品逐渐受到观众的关注。这类作品往往以独特的视角和手法,探讨了人与自然、人与动物之间的关系,同时也引发了关于伦理边界和艺术表达的讨论。本文将从伦理边界和艺术表达两个方面,对国产影视作品中的人与禽类题材进行探讨。 首先,从伦理边界来看,人与禽类题材的作品往往触及了伦理的敏感地带。在人类社会中,伦理道德是维护社会秩序、促进人与人之间和谐相处的重要基石。然而,当人类与禽类发生关系时,伦理道德的边界便变得模糊。在国产影视作品中,此类题材的作品往往以“XOXO”的形式呈现,即人类与禽类之间的爱情或亲情关系。这种关系在现实生活中是难以被接受的,但在艺术创作中,它却为观众提供了一种全新的视角。 以电影《人·兽·情》为例,该片讲述了一个人类男子与一只母鸡之间发生的爱情故事。在这个故事中,人类男子与母鸡之间的情感纠葛,引发了对伦理道德的思考。一方面,人类男子对母鸡的关爱与呵护,体现了人与动物之间可以建立深厚的感情;另一方面,这种关系在现实生活中是违背伦理道德的。这种矛盾性使得观众在欣赏作品的同时,对伦理道德的边界产生了质疑。 其次,从艺术表达来看,国产影视作品中的人与禽类题材作品具有独特的艺术魅力。这类作品往往采用夸张、荒诞的手法,将人与禽类之间的关系进行艺术加工,使观众在欣赏过程中产生强烈的视觉冲击和情感共鸣。 以电视剧《家禽》为例,该剧以幽默、讽刺的方式,展现了人类与禽类之间的互动。剧中,人类与禽类之间的对话充满幽默感,使得观众在笑声中思考人与动物之间的关系。此外,该剧还通过夸张的表演和画面,将人类与禽类之间的关系推向极致,使观众在欣赏过程中产生强烈的视觉冲击。 然而,在艺术表达过程中,国产影视作品中的人与禽类题材作品也面临着一定的挑战。一方面,这类作品容易引发观众的争议,甚至受到伦理道德的指责;另一方面,如何平衡艺术表达与伦理道德之间的关系,成为创作者需要面对的问题。 总之,国产影视作品中的人与禽类题材作品,在伦理边界和艺术表达方面具有一定的探讨价值。这类作品不仅为观众提供了全新的视角,还引发了对伦理道德的思考。在今后的创作中,创作者应更加注重作品的社会价值,努力在艺术表达与伦理道德之间找到平衡点,为观众呈现更多优质的作品。

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。
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