昨日行业协会发布研究报告,深入解析各大视频网站API接口：功能与应用

今日官方发布行业研究成果,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。智能回收评估系统，自动生成报价

昆明市嵩明县、温州市平阳县 ，杭州市拱墅区、太原市迎泽区、宿迁市泗洪县、内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、南平市建瓯市、滁州市定远县、襄阳市襄州区、商丘市民权县、烟台市蓬莱区、三亚市吉阳区、肇庆市封开县、陵水黎族自治县提蒙乡、黄冈市黄梅县、成都市金牛区、松原市扶余市 、南充市蓬安县、哈尔滨市南岗区、重庆市璧山区、三沙市西沙区、临汾市襄汾县、黄冈市红安县、天津市和平区、常州市金坛区、黔东南榕江县、海西蒙古族都兰县、孝感市大悟县、九江市都昌县

刚刚专家组披露重要结论,本月研究机构披露行业变化,深入解析各大视频网站API接口：功能与应用，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电安装服务热线，专业团队上门

红河蒙自市、海口市琼山区 ，曲靖市富源县、商丘市睢县、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、黔西南望谟县、景德镇市昌江区、成都市邛崃市、广西河池市凤山县、徐州市睢宁县、丽水市莲都区、扬州市邗江区、西双版纳勐腊县、洛阳市汝阳县、湘西州龙山县、定安县龙湖镇、周口市鹿邑县 、荆州市公安县、抚州市宜黄县、佳木斯市郊区、乐山市五通桥区、渭南市临渭区、茂名市电白区、莆田市秀屿区、铁岭市昌图县、台州市临海市、郴州市临武县、蚌埠市淮上区、常德市武陵区、徐州市云龙区、万宁市东澳镇

全球服务区域: 昌江黎族自治县海尾镇、榆林市横山区 、滨州市滨城区、内蒙古巴彦淖尔市磴口县、湛江市坡头区、内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗、自贡市大安区、台州市温岭市、潮州市潮安区、鄂州市梁子湖区、遵义市桐梓县、天水市张家川回族自治县、三明市永安市、忻州市岢岚县、盘锦市双台子区、伊春市铁力市、宁夏固原市彭阳县 、黄冈市红安县、岳阳市云溪区、眉山市洪雅县、安阳市滑县、周口市项城市

近日评估小组公开关键数据,本周监管部门传递新进展,深入解析各大视频网站API接口：功能与应用，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修电话，支持在线咨询报修

全国服务区域: 鄂州市鄂城区、沈阳市浑南区 、松原市扶余市、邵阳市双清区、郴州市宜章县、定西市漳县、北京市门头沟区、岳阳市华容县、青岛市胶州市、湖州市德清县、上海市普陀区、伊春市金林区、延安市志丹县、榆林市米脂县、宣城市郎溪县、肇庆市端州区、果洛玛沁县 、渭南市华阴市、延边珲春市、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、潍坊市诸城市、天水市张家川回族自治县、泸州市古蔺县、广西北海市合浦县、汕头市南澳县、辽阳市白塔区、嘉峪关市新城镇、昭通市威信县、临夏临夏市、广西河池市东兰县、海北刚察县、肇庆市德庆县、临汾市吉县、泉州市永春县、牡丹江市西安区、上海市静安区、吉安市吉水县、泸州市纳溪区、铜川市耀州区、凉山金阳县、南阳市淅川县

统一维修资源中心:昨日官方发布最新研究成果,深入解析各大视频网站API接口：功能与应用

随着互联网技术的飞速发展，视频内容已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。各大视频网站凭借其丰富的内容资源，吸引了大量用户。为了满足开发者对视频内容的需求，各大视频网站纷纷开放了API接口，使得开发者可以轻松获取视频资源，实现个性化应用。本文将深入解析各大视频网站的API接口，探讨其功能与应用。 一、视频网站API接口概述 视频网站API接口是指视频网站提供的应用程序编程接口，开发者可以通过这些接口获取视频网站上的资源，如视频内容、视频信息等。目前，各大视频网站如优酷、爱奇艺、腾讯视频等，都提供了相应的API接口，方便开发者进行应用开发。 二、各大视频网站API接口功能 1. 优酷API接口 优酷API接口提供了丰富的功能，包括视频搜索、视频播放、视频列表、视频信息等。开发者可以通过优酷API接口实现以下功能： （1）搜索视频：根据关键词、分类、地区等条件搜索视频。 （2）获取视频播放地址：获取视频的播放地址，方便用户观看。 （3）获取视频列表：获取指定分类、地区、时间等条件下的视频列表。 （4）获取视频信息：获取视频的基本信息，如标题、时长、评分等。 2. 爱奇艺API接口 爱奇艺API接口同样提供了丰富的功能，包括视频搜索、视频播放、视频列表、视频信息等。开发者可以通过爱奇艺API接口实现以下功能： （1）搜索视频：根据关键词、分类、地区等条件搜索视频。 （2）获取视频播放地址：获取视频的播放地址，方便用户观看。 （3）获取视频列表：获取指定分类、地区、时间等条件下的视频列表。 （4）获取视频信息：获取视频的基本信息，如标题、时长、评分等。 3. 腾讯视频API接口 腾讯视频API接口提供了视频搜索、视频播放、视频列表、视频信息等功能。开发者可以通过腾讯视频API接口实现以下功能： （1）搜索视频：根据关键词、分类、地区等条件搜索视频。 （2）获取视频播放地址：获取视频的播放地址，方便用户观看。 （3）获取视频列表：获取指定分类、地区、时间等条件下的视频列表。 （4）获取视频信息：获取视频的基本信息，如标题、时长、评分等。 三、视频网站API接口应用 1. 视频聚合平台 开发者可以利用各大视频网站的API接口，构建视频聚合平台，为用户提供一站式视频观看体验。用户可以通过平台搜索、观看各类视频，实现个性化推荐。 2. 视频推荐系统 开发者可以利用视频网站API接口，结合用户行为数据，构建视频推荐系统。系统可以根据用户的历史观看记录、兴趣偏好等，为用户推荐合适的视频内容。 3. 视频内容分析 开发者可以利用视频网站API接口，对视频内容进行分析，如视频热度、观看时长、用户评论等。这有助于视频网站优化内容策略，提高用户满意度。 四、总结 各大视频网站API接口为开发者提供了丰富的功能，使得开发者可以轻松获取视频资源，实现个性化应用。随着视频网站API接口的不断完善，未来将有更多创新的应用出现，为用户提供更加便捷、丰富的视频体验。

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。