本月行业报告披露新变化,交警用小XUE查酒驾，创新执法手段助力安全出行

本月官方发布行业重要事件,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。家电24小时服务热线，紧急故障优先处理

安康市石泉县、凉山金阳县 ，重庆市垫江县、重庆市綦江区、重庆市渝中区、惠州市惠东县、广州市黄埔区、铁岭市西丰县、渭南市华州区、韶关市翁源县、衡阳市衡山县、威海市荣成市、大庆市让胡路区、鹤岗市萝北县、武汉市江汉区、重庆市九龙坡区、武威市凉州区 、常州市武进区、焦作市山阳区、烟台市莱州市、南平市浦城县、淄博市沂源县、曲靖市马龙区、绥化市望奎县、吕梁市孝义市、驻马店市汝南县、大兴安岭地区漠河市、普洱市墨江哈尼族自治县、曲靖市马龙区

专家在线诊断专线,本月行业协会传达重大通报,交警用小XUE查酒驾，创新执法手段助力安全出行，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业维修调度中心，快速响应各类需求

天水市秦州区、淄博市高青县 ，红河建水县、周口市沈丘县、景德镇市昌江区、澄迈县永发镇、吕梁市交口县、岳阳市华容县、池州市青阳县、大理漾濞彝族自治县、临沂市沂南县、长沙市雨花区、东莞市道滘镇、哈尔滨市香坊区、朔州市朔城区、黔西南兴仁市、大连市瓦房店市 、宁波市鄞州区、朔州市朔城区、枣庄市市中区、广西桂林市全州县、内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、锦州市北镇市、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、合肥市肥东县、宁夏石嘴山市平罗县、延边和龙市、中山市中山港街道、九江市瑞昌市、南充市营山县、淮北市相山区

全球服务区域: 日照市五莲县、陵水黎族自治县本号镇 、齐齐哈尔市富拉尔基区、昌江黎族自治县王下乡、淮南市大通区、扬州市邗江区、安康市宁陕县、长沙市宁乡市、西安市高陵区、铜仁市玉屏侗族自治县、定西市临洮县、南充市阆中市、遵义市正安县、内蒙古乌兰察布市化德县、临沂市莒南县、安康市宁陕县、澄迈县中兴镇 、黄冈市罗田县、临沧市临翔区、珠海市香洲区、长治市平顺县、南昌市青山湖区

近日官方渠道传达研究成果,本月行业协会传递新研究成果,交警用小XUE查酒驾，创新执法手段助力安全出行，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化监督平台，智能优化服务质量

全国服务区域: 临沂市平邑县、南阳市内乡县 、通化市辉南县、安康市宁陕县、重庆市丰都县、内蒙古鄂尔多斯市准格尔旗、延边延吉市、中山市民众镇、湘潭市雨湖区、大兴安岭地区呼玛县、运城市绛县、湘潭市岳塘区、贵阳市南明区、湛江市坡头区、伊春市伊美区、白山市浑江区、哈尔滨市呼兰区 、牡丹江市东宁市、甘孜乡城县、大连市旅顺口区、盐城市响水县、盐城市东台市、白银市景泰县、黄冈市英山县、舟山市定海区、定安县雷鸣镇、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区、昭通市威信县、运城市永济市、大兴安岭地区漠河市、杭州市拱墅区、黄石市阳新县、武威市民勤县、天津市武清区、澄迈县金江镇、抚州市资溪县、文山广南县、广西柳州市鱼峰区、金华市义乌市、陇南市两当县、运城市河津市

近日监测中心公开最新参数:今日行业报告发布研究成果,交警用小XUE查酒驾，创新执法手段助力安全出行

随着社会经济的发展，人们的生活水平不断提高，汽车已经成为许多家庭的出行首选。然而，随之而来的酒驾问题也日益严重，给道路交通安全带来了极大的隐患。为了有效遏制酒驾行为，保障人民群众的生命财产安全，我国交警部门不断创新执法手段，其中一项引人注目的举措便是利用“小XUE”设备查酒驾。 “小XUE”查酒驾设备，全称为“酒精检测仪”，是一种便携式、快速检测酒精含量的设备。该设备具有操作简便、检测速度快、准确度高、抗干扰能力强等特点，能够有效提高交警部门查酒驾的工作效率。 近年来，交警部门在查酒驾工作中，不断优化执法流程，提高执法水平。在传统查酒驾过程中，交警需要通过人工嗅探、呼气酒精测试等方式进行初步判断，然后对涉嫌酒驾的驾驶员进行血液酒精浓度检测。这一过程不仅耗时费力，而且存在一定的误差。而“小XUE”设备的出现，为交警部门带来了新的执法手段。 首先，“小XUE”设备具有快速检测的特点。在查酒驾过程中，交警只需将设备对准驾驶员的口腔，即可快速检测出其血液酒精浓度。这一过程仅需几十秒，大大提高了执法效率，减少了等待时间。 其次，“小XUE”设备具有高准确度的特点。该设备采用先进的传感器技术，能够精确测量驾驶员的血液酒精浓度，避免了传统人工检测中可能出现的误差。这有利于确保执法的公正性和严肃性。 此外，“小XUE”设备还具有抗干扰能力强的特点。在查酒驾过程中，交警需要面对各种复杂环境，如雾霾、高温等。而“小XUE”设备能够在这些环境下正常工作，保证了执法工作的顺利进行。 当然，“小XUE”设备并非万能。在实际执法过程中，交警部门还需结合其他手段，如现场勘查、询问驾驶员等，以确保查酒驾工作的全面性和准确性。同时，交警部门还需加强对驾驶员的宣传教育，提高驾驶员的交通安全意识，从根本上减少酒驾行为的发生。 总之，交警部门利用“小XUE”设备查酒驾，是创新执法手段、提高执法效率的重要举措。这一举措不仅有助于保障道路交通安全，还能为广大人民群众营造一个安全、有序的交通环境。在今后的工作中，交警部门将继续探索更多有效的执法手段，为构建和谐社会贡献力量。 在此，我们也呼吁广大驾驶员自觉遵守交通法规，珍惜生命，拒绝酒驾。让我们共同努力，为创建一个安全、和谐、有序的交通环境而奋斗！

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。