本周研究机构披露新政策,拔萝卜床上运动：又疼又叫的趣味健身法

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统一服务管理平台，智能监控质量:本周监管部门传达重大研究成果,拔萝卜床上运动：又疼又叫的趣味健身法

在繁忙的生活节奏中，我们常常忽视了身体的健康。而今天，我要向大家介绍一种既有趣又有效的床上运动——拔萝卜，它不仅能让您在欢笑中锻炼身体，还能让您在劳累之余得到放松，体验“又疼又叫”的独特健身乐趣。 拔萝卜，顾名思义，就是模拟拔萝卜的动作进行床上运动。这项运动起源于我国民间，经过现代人的改良，逐渐成为了一种时尚的健身方式。下面，就让我为大家详细介绍一下拔萝卜床上运动的具体做法和注意事项。 ### 拔萝卜床上运动的做法 1. **准备阶段**：选择一个宽敞舒适的床上，铺上柔软的床单，确保运动过程中不会受到伤害。 2. **热身运动**：在开始拔萝卜运动之前，先进行5分钟的热身运动，如扭动颈部、活动手腕、脚踝等，以预防运动损伤。 3. **拔萝卜动作**： - **站立姿势**：双脚分开与肩同宽，双手自然下垂。 - **下蹲动作**：慢慢下蹲，双手尽量伸直，模拟拔萝卜的姿势。 - **起身动作**：用力将身体向上拔起，同时发出“嘿哟”的声音，仿佛在拔萝卜。 - **重复动作**：按照上述动作重复进行，每组10-15次，每次进行3-5组。 4. **放松阶段**：运动结束后，进行5分钟左右的放松运动，如深呼吸、伸展四肢等，帮助身体恢复。 ### 拔萝卜床上运动的注意事项 1. **运动强度**：运动过程中，要根据自身身体状况调整运动强度，避免过度劳累。 2. **动作规范**：拔萝卜动作要规范，避免因动作不当导致关节、肌肉损伤。 3. **场地选择**：选择柔软的床上进行运动，以减少对身体的冲击。 4. **持之以恒**：拔萝卜床上运动需要长期坚持，才能达到良好的健身效果。 ### 拔萝卜床上运动的好处 1. **锻炼全身肌肉**：拔萝卜动作涉及全身多个部位的肌肉，有助于增强肌肉力量。 2. **提高心肺功能**：运动过程中，需要用力呼吸，有助于提高心肺功能。 3. **缓解压力**：在欢笑中运动，有助于缓解生活和工作带来的压力。 4. **增进亲子关系**：家长可以和孩子一起进行拔萝卜运动，增进亲子感情。 总之，拔萝卜床上运动是一种既有趣又有效的健身方式。让我们在欢笑中锻炼身体，享受“又疼又叫”的健身乐趣吧！

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。