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随着互联网的飞速发展，网络漫画逐渐成为年轻人休闲娱乐的重要方式。其中，丕丕漫画作为国内知名的漫画平台，吸引了大量漫画爱好者的关注。今天，就让我们一起来探索丕丕漫画的网页登录界面入口，开启一段精彩的二次元之旅。 首先，要进入丕丕漫画的网页登录界面，用户需要先打开电脑浏览器，输入丕丕漫画的官方网站地址。目前，丕丕漫画的官方网站地址为：http://www.bibimh.com/。在浏览器中输入该地址，按回车键后，即可跳转到丕丕漫画的首页。 进入首页后，我们可以看到丕丕漫画的网页登录界面入口位于页面顶部。登录界面入口通常由用户名和密码输入框、登录按钮以及注册链接组成。下面，我们就来详细介绍一下这些元素。 1. 用户名和密码输入框：用户在登录界面需要填写自己的用户名和密码。为了保证账户安全，建议用户设置复杂的密码，并定期更换。此外，丕丕漫画还提供了手机验证码登录方式，用户可以通过手机接收验证码进行登录，方便快捷。 2. 登录按钮：填写完用户名和密码后，点击登录按钮即可完成登录操作。登录成功后，用户可以浏览漫画、收藏喜欢的作品、参与评论互动等。 3. 注册链接：如果用户还没有在丕丕漫画注册账号，可以通过点击注册链接进行注册。注册过程中，用户需要填写手机号码、邮箱地址、设置密码等信息。注册成功后，用户即可登录平台，享受丰富的漫画资源。 除了网页登录界面，丕丕漫画还提供了手机APP登录方式。用户可以在手机应用商店搜索“丕丕漫画”，下载并安装APP。安装完成后，打开APP，按照提示完成登录或注册操作即可。 在登录丕丕漫画后，用户可以享受到以下功能： 1. 海量漫画资源：丕丕漫画拥有丰富的漫画资源，包括国产、日韩、欧美等不同风格的漫画作品，满足不同用户的需求。 2. 个性化推荐：根据用户的阅读喜好，丕丕漫画会为用户推荐合适的漫画作品，让用户轻松找到心仪的作品。 3. 社交互动：用户可以在丕丕漫画平台上与其他漫画爱好者交流心得，分享作品，共同探讨漫画的魅力。 4. 福利活动：丕丕漫画会定期举办各种福利活动，如抽奖、优惠券等，让用户在享受漫画的同时，还能获得惊喜。 总之，丕丕漫画的网页登录界面入口是用户进入二次元世界的大门。通过登录丕丕漫画，我们可以尽情享受丰富多彩的漫画世界。快来加入丕丕漫画，开启你的二次元之旅吧！

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。