昨日相关部门更新研究成果,我是宿舍里的“寄吧套”：那些温馨的宿舍生活片段

今日行业协会披露行业新成果,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。数字化派单系统，精准定位维修需求

南昌市青山湖区、随州市广水市 ，陵水黎族自治县本号镇、永州市江华瑶族自治县、晋城市沁水县、淮北市杜集区、遵义市赤水市、韶关市乐昌市、淄博市张店区、伊春市铁力市、安庆市望江县、内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛旗、吉林市磐石市、永州市双牌县、鹤壁市淇县、内蒙古赤峰市红山区、酒泉市肃北蒙古族自治县 、内蒙古赤峰市松山区、九江市湖口县、广州市番禺区、滨州市阳信县、韶关市新丰县、六盘水市六枝特区、普洱市景谷傣族彝族自治县、朝阳市龙城区、濮阳市华龙区、重庆市潼南区、楚雄牟定县、广西梧州市蒙山县

本周数据平台本月相关部门通报重要进展,本月相关部门传达最新政策,我是宿舍里的“寄吧套”：那些温馨的宿舍生活片段，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国标准化热线，统一维修服务标准

内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗、内蒙古呼和浩特市赛罕区 ，东营市利津县、鹰潭市余江区、抚州市乐安县、衡阳市石鼓区、南阳市唐河县、鸡西市鸡东县、铁岭市调兵山市、宁波市鄞州区、商洛市丹凤县、内蒙古赤峰市翁牛特旗、娄底市涟源市、重庆市渝北区、铜仁市沿河土家族自治县、昭通市镇雄县、漳州市长泰区 、广西百色市那坡县、遵义市湄潭县、临沧市永德县、恩施州恩施市、大理鹤庆县、辽阳市太子河区、萍乡市莲花县、屯昌县屯城镇、上饶市玉山县、常州市天宁区、泉州市永春县、漳州市龙海区、宁夏石嘴山市平罗县、东营市广饶县

全球服务区域: 运城市盐湖区、广安市邻水县 、哈尔滨市阿城区、昆明市东川区、黔西南兴义市、镇江市丹阳市、南京市雨花台区、广西南宁市隆安县、内蒙古包头市昆都仑区、阿坝藏族羌族自治州小金县、湛江市遂溪县、福州市鼓楼区、潍坊市青州市、广西来宾市忻城县、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区、大同市云冈区、绵阳市江油市 、新乡市原阳县、甘孜丹巴县、北京市怀柔区、广西崇左市凭祥市、江门市新会区

统一维修资源中心,近日官方发布权威通报,我是宿舍里的“寄吧套”：那些温馨的宿舍生活片段，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电操作教学专线，新手快速上手

全国服务区域: 焦作市山阳区、白银市景泰县 、清远市阳山县、松原市宁江区、中山市中山港街道、金华市金东区、洛阳市老城区、焦作市中站区、亳州市蒙城县、丽江市永胜县、漳州市华安县、海西蒙古族德令哈市、济南市平阴县、盐城市阜宁县、濮阳市华龙区、甘南临潭县、乐山市马边彝族自治县 、临高县临城镇、琼海市博鳌镇、濮阳市范县、泰州市兴化市、临沂市沂南县、白城市洮南市、白银市会宁县、吉林市丰满区、乐山市沙湾区、肇庆市端州区、长春市榆树市、广西柳州市融安县、合肥市蜀山区、西安市未央区、毕节市黔西市、双鸭山市宝山区、恩施州建始县、宜宾市珙县、金华市武义县、广西梧州市藤县、宁波市慈溪市、文昌市抱罗镇、鸡西市虎林市、宜昌市猇亭区

近日调查组公开关键证据:今日监管部门公开新政策变化,我是宿舍里的“寄吧套”：那些温馨的宿舍生活片段

大学时光，是人生中一段难忘的时光。在这段时光里，我们结识了来自五湖四海的朋友，共同度过了一个又一个难忘的日子。而我，便是宿舍里的那个“寄吧套”，见证了我们宿舍的点点滴滴。 “寄吧套”，这个听起来有些奇怪的词语，其实是宿舍里一个温馨的称呼。它源自于一个有趣的误会。有一次，我在宿舍里整理床铺，不小心将一个套子套在了床头柜上。室友们看到后，以为我是个“寄吧套”，于是这个称呼便在宿舍里流传开来。 虽然这个称呼有些玩笑，但大家并没有因此疏远。相反，这个称呼让我们之间的关系更加亲密。在宿舍这个小天地里，我们共同度过了许多难忘的时光。 记得有一次，宿舍里的一位室友过生日。为了给她一个惊喜，我们决定给她举办一个生日派对。于是，我们提前几天就开始忙碌起来，布置宿舍、准备食物、购买礼物。那天晚上，宿舍里热闹非凡，大家欢声笑语，共同为室友庆祝生日。当室友走进宿舍，看到我们精心准备的惊喜时，感动得热泪盈眶。那一刻，我们感受到了友谊的力量。 在宿舍里，我们不仅分享快乐，也共同面对困难。有一次，宿舍里的热水器突然坏了，大家洗澡成了问题。为了解决这个问题，我们纷纷出谋划策。有的室友去超市购买热水器配件，有的室友负责联系维修师傅。经过一番努力，热水器终于修好了。那一刻，我们感受到了团结的力量。 宿舍生活虽然简单，但却充满了温馨。每天晚上，我们都会在宿舍里聊天、看电影、玩游戏。有时候，我们还会一起出去聚餐、逛街。在这些平凡的日子里，我们建立了深厚的友谊。 作为宿舍里的“寄吧套”，我见证了宿舍里的每一个变化。从最初的陌生到后来的熟悉，我们共同成长、共同进步。在这个过程中，我们学会了如何与人相处，如何面对困难。 如今，大学生活即将结束，我们即将各奔前程。虽然我们将要分别，但那段美好的宿舍生活将永远留在我们的记忆里。我相信，无论将来走到哪里，我们都会怀念那段充满欢声笑语的时光。 在这个充满回忆的宿舍里，我学会了珍惜友谊、珍惜时光。这段经历让我明白了，人生中最宝贵的财富不是金钱，而是那些陪伴我们走过岁月的朋友。 最后，我想对那些曾经一起生活过的室友说一声：“谢谢你们，让我在大学时光里拥有了如此美好的回忆。愿我们的友谊天长地久，愿我们的人生更加精彩！”

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。