今日官方渠道披露行业新动态,冰葡萄的奇思妙想:一颗一颗往下体塞的趣味体验
今日监管部门发布最新通报,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。全国统一售后服务热线,售后有保障
大兴安岭地区呼中区、衢州市开化县 ,肇庆市高要区、临汾市洪洞县、湘西州保靖县、黔东南锦屏县、安庆市岳西县、普洱市宁洱哈尼族彝族自治县、湛江市雷州市、宣城市宣州区、乐山市沙湾区、绍兴市上虞区、贵阳市息烽县、南平市浦城县、杭州市富阳区、连云港市赣榆区、沈阳市沈北新区 、中山市神湾镇、郴州市北湖区、常德市津市市、九江市濂溪区、通化市通化县、内蒙古巴彦淖尔市五原县、内蒙古赤峰市红山区、海西蒙古族德令哈市、郴州市嘉禾县、郑州市中牟县、本溪市明山区、衡阳市常宁市
本周数据平台近日官方渠道公开最新动态,今日研究机构发布新成果,冰葡萄的奇思妙想:一颗一颗往下体塞的趣味体验,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
滨州市惠民县、景德镇市昌江区 ,广州市越秀区、许昌市建安区、商洛市镇安县、庆阳市西峰区、天津市河东区、临汾市安泽县、通化市辉南县、烟台市福山区、濮阳市华龙区、泉州市晋江市、三明市三元区、广西桂林市雁山区、澄迈县永发镇、长春市朝阳区、汕尾市海丰县 、鹤岗市南山区、海西蒙古族都兰县、大庆市红岗区、南昌市湾里区、六安市金安区、成都市新津区、中山市东凤镇、丹东市宽甸满族自治县、齐齐哈尔市富裕县、伊春市大箐山县、宝鸡市陇县、内蒙古通辽市霍林郭勒市、泉州市泉港区、抚州市资溪县
全球服务区域: 陵水黎族自治县黎安镇、广西贺州市八步区 、运城市垣曲县、曲靖市富源县、吕梁市孝义市、衢州市江山市、青岛市胶州市、榆林市绥德县、宝鸡市麟游县、马鞍山市雨山区、湖州市吴兴区、韶关市仁化县、长春市绿园区、屯昌县乌坡镇、内蒙古呼和浩特市清水河县、广西钦州市钦南区、台州市三门县 、凉山喜德县、北京市西城区、黄冈市红安县、平顶山市鲁山县、凉山会东县
本周数据平台稍早前行业报告,本月行业报告更新新变化,冰葡萄的奇思妙想:一颗一颗往下体塞的趣味体验,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电使用问题咨询,实时解答各类疑问
全国服务区域: 上海市奉贤区、宜春市铜鼓县 、沈阳市苏家屯区、洛阳市涧西区、广西桂林市叠彩区、铁岭市开原市、漳州市漳浦县、齐齐哈尔市昂昂溪区、广西梧州市岑溪市、营口市鲅鱼圈区、长治市潞城区、萍乡市安源区、商洛市柞水县、延安市宜川县、齐齐哈尔市建华区、甘南舟曲县、赣州市于都县 、西宁市大通回族土族自治县、本溪市明山区、内蒙古巴彦淖尔市临河区、宿州市埇桥区、滨州市滨城区、中山市南头镇、凉山雷波县、忻州市五台县、红河泸西县、烟台市栖霞市、淄博市淄川区、聊城市阳谷县、临汾市霍州市、曲靖市会泽县、绵阳市梓潼县、哈尔滨市平房区、济宁市嘉祥县、葫芦岛市龙港区、咸阳市杨陵区、齐齐哈尔市富裕县、商丘市虞城县、襄阳市南漳县、儋州市木棠镇、哈尔滨市延寿县
本月官方渠道传达政策动向:今日官方通报行业变化,冰葡萄的奇思妙想:一颗一颗往下体塞的趣味体验
在炎炎夏日,一颗颗晶莹剔透的冰葡萄成为了消暑解渴的佳品。然而,在这个充满创意的时代,人们对于冰葡萄的食用方式也产生了许多奇思妙想。今天,就让我们来探讨一下,如何将冰葡萄一颗一颗往下体塞,创造出一种独特的趣味体验。 首先,让我们来了解一下冰葡萄。冰葡萄,顾名思义,就是将葡萄冰镇后制成的美食。这种葡萄在冰镇过程中,水分被锁住,口感更加鲜美。冰葡萄不仅口感好,而且富含多种维生素和矿物质,具有很好的保健作用。 那么,如何将冰葡萄一颗一颗往下体塞呢?以下是一些实用的步骤: 1. 准备工作:首先,你需要准备一些冰葡萄。将葡萄洗净,放入冰箱冷冻室冰镇一段时间,使其成为冰葡萄。同时,准备一个容器,用于盛放冰葡萄。 2. 塞葡萄:将一颗冰葡萄放在手中,用手指轻轻捏住葡萄的蒂部,然后用力将葡萄塞入自己的口中。注意,动作要轻柔,以免伤到自己。 3. 咀嚼与吞咽:将冰葡萄放入口中后,开始慢慢咀嚼。冰葡萄在口中逐渐融化,口感从冰凉转为酸甜。在咀嚼过程中,可以尝试用舌头将葡萄汁液充分搅拌,让味道更加浓郁。 4. 重复动作:在完成一颗冰葡萄的食用后,可以继续重复上述步骤,将更多的冰葡萄塞入口中。在这个过程中,你可以感受到冰葡萄在口腔中的奇妙变化,以及它们带来的清凉感。 5. 注意事项:在尝试将冰葡萄一颗一颗往下体塞的过程中,需要注意以下几点: a. 量力而行:根据自己的口腔容量,适量食用冰葡萄,避免一次性塞入过多,造成不适。 b. 避免用力过猛:在塞葡萄的过程中,要避免用力过猛,以免伤到自己。 c. 注意卫生:在食用冰葡萄之前,确保双手和口腔的卫生,以免引起口腔感染。 通过将冰葡萄一颗一颗往下体塞,我们可以体验到一种全新的趣味。这种独特的食用方式,不仅能够带来清凉的口感,还能让人们在炎炎夏日中感受到一丝乐趣。当然,这种方式并不是适合所有人,如果你对冰葡萄的口感或这种食用方式有所顾虑,也可以尝试其他冰葡萄的食用方法,如制作冰葡萄汁、冰葡萄沙拉等。 总之,冰葡萄一颗一颗往下体塞的趣味体验,是一种充满创意的消暑方式。在这个炎热的夏天,不妨尝试一下,给自己带来一份清凉与快乐。
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。