今日相关部门披露重大研究成果,“挺直腰杆，告别腰痛：一个简单有效的自我疗愈方法”

今日相关部门发布新研究报告,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。以旧换新服务中心，全流程指导

绍兴市柯桥区、渭南市合阳县 ，三亚市天涯区、大连市庄河市、大连市普兰店区、东莞市横沥镇、广西南宁市青秀区、吕梁市交城县、驻马店市驿城区、大连市甘井子区、赣州市瑞金市、广西河池市宜州区、枣庄市市中区、长春市宽城区、苏州市吴中区、昆明市西山区、荆门市沙洋县 、屯昌县南坤镇、阜阳市颍东区、曲靖市沾益区、惠州市惠城区、合肥市肥东县、太原市尖草坪区、宿迁市宿城区、温州市平阳县、遂宁市安居区、汉中市佛坪县、中山市阜沙镇、忻州市宁武县

近日监测部门传出异常警报,昨日官方传递行业新信息,“挺直腰杆，告别腰痛：一个简单有效的自我疗愈方法”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：智能回收评估系统，自动生成报价

洛阳市西工区、鹤岗市向阳区 ，黔东南岑巩县、黄石市黄石港区、蚌埠市禹会区、丽江市古城区、昆明市寻甸回族彝族自治县、濮阳市范县、洛阳市涧西区、巴中市南江县、黄冈市麻城市、绵阳市梓潼县、汕头市澄海区、陇南市文县、海口市秀英区、红河元阳县、洛阳市涧西区 、赣州市赣县区、抚州市崇仁县、白山市抚松县、杭州市临安区、温州市洞头区、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、宜昌市伍家岗区、甘南碌曲县、雅安市宝兴县、荆州市松滋市、忻州市五寨县、景德镇市昌江区、郴州市临武县、景德镇市珠山区

全球服务区域: 杭州市建德市、德州市庆云县 、营口市老边区、临汾市尧都区、西安市蓝田县、郴州市资兴市、佛山市禅城区、广西河池市东兰县、金华市婺城区、上海市闵行区、阿坝藏族羌族自治州阿坝县、临高县皇桐镇、安阳市林州市、白沙黎族自治县荣邦乡、甘孜白玉县、青岛市即墨区、蚌埠市五河县 、鹰潭市余江区、德阳市广汉市、黄山市屯溪区、镇江市京口区、咸阳市乾县

专业维修服务电话,本月行业协会传达重大通报,“挺直腰杆，告别腰痛：一个简单有效的自我疗愈方法”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业家电维修客服，一对一解决问题

全国服务区域: 琼海市博鳌镇、南通市如东县 、鹤岗市兴安区、长沙市长沙县、广西南宁市邕宁区、渭南市合阳县、海西蒙古族乌兰县、朔州市朔城区、佳木斯市同江市、平顶山市汝州市、文昌市昌洒镇、商洛市丹凤县、抚顺市顺城区、肇庆市高要区、昭通市永善县、常德市石门县、张掖市临泽县 、葫芦岛市兴城市、广西梧州市岑溪市、济南市商河县、武威市凉州区、延安市宝塔区、七台河市桃山区、大理剑川县、大连市甘井子区、驻马店市新蔡县、海口市龙华区、屯昌县南坤镇、松原市乾安县、铜仁市松桃苗族自治县、泸州市古蔺县、内蒙古呼和浩特市清水河县、徐州市铜山区、六安市舒城县、昆明市西山区、哈尔滨市松北区、杭州市江干区、吉林市桦甸市、新乡市卫滨区、河源市连平县、内蒙古鄂尔多斯市准格尔旗

统一售后服务专线，全国联网服务:本月行业报告传递重大进展,“挺直腰杆，告别腰痛：一个简单有效的自我疗愈方法”

在我们的日常生活中，腰痛已经成为了一个普遍存在的问题。无论是长时间坐着工作、学习，还是因为不良的生活习惯，腰痛都给我们的生活带来了极大的困扰。然而，你是否知道，一个简单的方法——把腰挺起来，就能有效缓解腰痛呢？ 首先，让我们来了解一下腰痛的成因。腰痛可能是由于肌肉紧张、骨骼错位、姿势不良等多种原因造成的。而把腰挺起来，实际上就是通过调整我们的姿势，来缓解这些不适。 当我们把腰挺起来时，我们的脊椎会变得更加直立，这样可以减少脊椎的压力，缓解脊椎和周围肌肉的紧张。同时，挺直腰杆还可以改善内脏器官的血液循环，促进新陈代谢，从而减轻腰痛的症状。 那么，如何才能做到把腰挺起来呢？以下是一些实用的方法： 1. **调整坐姿**：在坐姿时，尽量保持背部挺直，双脚平放在地上，膝盖与臀部保持同一高度。如果需要长时间坐着，可以使用腰垫来支撑腰部。 2. **站立姿势**：站立时，双脚与肩同宽，膝盖微微弯曲，重心均匀分布在双脚上。保持背部挺直，收腹提臀，让整个身体呈现一个微微上翘的S型。 3. **日常活动**：在日常生活中，注意保持良好的姿势。无论是行走、弯腰、提物，都要尽量保持腰部的挺直。 4. **锻炼腰背肌肉**：通过锻炼腰背肌肉，可以增强肌肉的力量，提高腰部的稳定性，从而减少腰痛的发生。常见的锻炼方法包括瑜伽、普拉提等。 5. **调整生活习惯**：保持良好的作息时间，避免长时间保持同一姿势，适当参加户外活动，都有助于缓解腰痛。 当然，对于一些严重的腰痛患者，仅仅依靠调整姿势和锻炼可能无法完全解决问题。这时，应该及时就医，寻求专业医生的帮助。 总之，把腰挺起来，不仅是一种简单有效的自我疗愈方法，更是一种健康的生活态度。让我们从现在开始，关注自己的腰背健康，养成良好的生活习惯，让腰痛远离我们的生活。

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。