今日监管部门披露新政策,网络不良信息警示：警惕“美女三级毛片”等低俗内容

本周国家机构发布新动态,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。全国统一延保标准，透明服务条款

漯河市召陵区、长治市屯留区 ，宜春市宜丰县、忻州市宁武县、济南市历下区、延安市黄陵县、武汉市武昌区、晋中市昔阳县、临汾市襄汾县、永州市江华瑶族自治县、内蒙古乌兰察布市兴和县、上海市静安区、淮北市相山区、泉州市德化县、酒泉市阿克塞哈萨克族自治县、绵阳市游仙区、广西柳州市融安县 、黔南瓮安县、忻州市代县、常德市武陵区、攀枝花市西区、白城市洮南市、哈尔滨市香坊区、毕节市金沙县、抚州市南丰县、黔东南镇远县、东莞市桥头镇、邵阳市双清区、商丘市睢县

本周数据平台稍早前行业报告,昨日官方更新最新行业动态,网络不良信息警示：警惕“美女三级毛片”等低俗内容，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

渭南市华阴市、广西河池市环江毛南族自治县 ，广西梧州市万秀区、潍坊市坊子区、湖州市南浔区、永州市宁远县、马鞍山市当涂县、临高县临城镇、抚州市崇仁县、潍坊市高密市、德阳市罗江区、延安市甘泉县、泉州市南安市、龙岩市新罗区、汕头市南澳县、杭州市西湖区、儋州市光村镇 、忻州市宁武县、成都市邛崃市、西安市周至县、赣州市寻乌县、内江市东兴区、齐齐哈尔市泰来县、永州市冷水滩区、鹤壁市山城区、黄山市徽州区、延安市吴起县、广元市利州区、内蒙古乌兰察布市四子王旗、吕梁市交城县、眉山市彭山区

全球服务区域: 东营市东营区、东莞市厚街镇 、琼海市长坡镇、许昌市建安区、广州市天河区、天津市北辰区、牡丹江市林口县、龙岩市武平县、新乡市凤泉区、大同市平城区、烟台市栖霞市、攀枝花市仁和区、郴州市临武县、锦州市黑山县、成都市青羊区、保山市隆阳区、安庆市迎江区 、临高县皇桐镇、成都市双流区、运城市闻喜县、珠海市香洲区、直辖县仙桃市

本周数据平台本月官方渠道披露重要进展,昨日研究机构发布行业成果,网络不良信息警示：警惕“美女三级毛片”等低俗内容，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电使用教学专线，新手快速入门指导

全国服务区域: 黔南独山县、孝感市应城市 、广西南宁市邕宁区、鞍山市立山区、陵水黎族自治县群英乡、西宁市大通回族土族自治县、成都市大邑县、白沙黎族自治县青松乡、屯昌县坡心镇、上海市普陀区、开封市祥符区、昌江黎族自治县石碌镇、漯河市召陵区、大连市西岗区、文昌市铺前镇、乐山市峨边彝族自治县、苏州市昆山市 、邵阳市武冈市、济南市槐荫区、连云港市灌南县、商丘市宁陵县、南昌市南昌县、铁岭市昌图县、安顺市西秀区、哈尔滨市呼兰区、运城市河津市、新余市渝水区、广西桂林市资源县、吕梁市离石区、咸阳市秦都区、临沂市兰陵县、三明市泰宁县、鞍山市铁西区、吕梁市交城县、自贡市富顺县、湖州市南浔区、临汾市隰县、郑州市新密市、抚州市南丰县、东莞市大岭山镇、鹤壁市浚县

本周数据平台最新相关部门透露权威通报:最新相关部门披露最新研究成果,网络不良信息警示：警惕“美女三级毛片”等低俗内容

随着互联网的普及，信息传播速度越来越快，人们在享受便捷的同时，也面临着信息泛滥的困扰。近期，一些低俗、不良信息在网络上传播，其中“美女三级毛片”等关键词引起了广泛关注。这些内容不仅污染了网络环境，还可能对青少年身心健康造成严重影响。本文将对此类低俗信息进行警示，呼吁大家共同维护网络文明。 首先，我们要明确，“美女三级毛片”等低俗内容属于违法行为。根据我国相关法律法规，传播淫秽色情信息是违法行为，严重者将受到法律的严厉制裁。这些低俗内容不仅违背了社会主义核心价值观，还可能对他人造成心理伤害，破坏社会风气。 其次，这类低俗内容对青少年身心健康造成严重影响。青少年正处于身心发育的关键时期，好奇心强，辨别能力较弱。一旦接触到这些低俗内容，很容易受到误导，导致心理扭曲，甚至走上犯罪道路。此外，长期接触此类内容，还可能引发性早熟、性心理障碍等问题。 再次，网络低俗内容传播速度快，影响范围广。在互联网时代，信息传播速度极快，一旦有低俗内容出现，很快就会在网络上蔓延。这不仅影响了广大网民的身心健康，还可能引发社会不安定因素。 为了维护网络文明，我们应从以下几个方面入手： 1. 提高自身素质，自觉抵制低俗内容。作为网民，我们要提高自己的道德修养，自觉抵制低俗、不良信息，做到文明上网。 2. 加强网络监管，净化网络环境。政府部门要加大对网络低俗内容的打击力度，严惩违法行为，切实维护网络秩序。 3. 家庭教育要到位。家长要关注孩子的网络行为，引导孩子正确使用网络，培养孩子良好的道德品质。 4. 社会各界共同努力，营造文明上网氛围。学校、企业、媒体等社会各界要共同参与，倡导文明上网，抵制低俗内容。 总之，“美女三级毛片”等低俗内容对网络环境和社会风气造成了严重影响。我们要提高警惕，共同抵制这类不良信息，为青少年营造一个健康、文明的网络环境。让我们携手共建清朗网络空间，为我国互联网事业的发展贡献力量。

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。