本周官方传递最新行业报告,女性角色去掉小内皮肤图片：审视性别形象与审美标准

今日行业报告传递政策变化,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。全国统一安装标准，规范操作流程

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在当今社会，随着性别平等意识的不断提高，女性角色的塑造和审美标准也在不断演变。然而，在影视作品、广告宣传乃至日常生活中，我们常常可以看到一些女性角色的形象被过度美化和性感化，其中不乏去掉小内衣、露出皮肤的画面。这种现象引发了广泛的讨论，人们开始反思：这样的女性角色去掉小内皮肤图片是否合适？它又对性别形象和审美标准产生了怎样的影响？ 首先，我们需要明确一点，女性角色去掉小内皮肤图片并不是一个绝对的问题，它既有积极的一面，也存在一定的负面影响。 从积极的角度来看，这样的画面可以展示女性身体的自然美，让人们对性别形象有更加全面的认识。在传统观念中，女性形象往往被局限于家庭主妇、贤妻良母等角色，而忽略了她们作为独立个体的存在。去掉小内皮肤图片，可以让人们看到女性在职场、社交等领域的风采，从而打破性别刻板印象，促进性别平等。 然而，这种过度美化和性感化的女性形象也带来了一系列问题。首先，它容易导致女性被物化，成为男性凝视的对象。在这种审美标准下，女性的价值仅仅体现在外貌和身材上，而忽视了她们的能力和才华。这种物化现象不仅对女性自身造成伤害，也会加剧性别歧视。 其次，去掉小内皮肤图片容易引发模仿效应。在追求美的过程中，一些女性可能为了迎合这种审美标准，过度追求外在美，忽视了自己的身心健康。同时，这种审美标准也会对男性产生负面影响，让他们对女性的评价仅仅局限于外貌，从而加剧性别歧视。 为了解决这一问题，我们需要从以下几个方面入手： 1. 提高性别平等意识，消除性别歧视。社会应该倡导尊重女性，关注女性在各个领域的成就，让女性在塑造自身形象时不再受到性别刻板印象的束缚。 2. 倡导多元化的审美标准。在尊重女性自然美的同时，也要关注女性内在美，如才华、品德、智慧等。这样，女性角色才能在影视作品、广告宣传等场合中展现出更加立体、丰富的形象。 3. 加强对影视作品、广告宣传等领域的监管。相关部门应加强对去掉小内皮肤图片等不良画面的审核，确保其符合社会道德规范，不损害女性形象。 4. 培养青少年正确的审美观念。家庭、学校和社会应共同努力，引导青少年树立正确的审美观念，让他们认识到女性价值不仅仅在于外貌。 总之，女性角色去掉小内皮肤图片这一现象引发了人们对性别形象和审美标准的反思。我们要从提高性别平等意识、倡导多元化审美标准、加强监管和培养青少年正确审美观念等方面入手，共同营造一个尊重女性、平等和谐的社会氛围。

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。