昨日行业报告传递新政策,网络净化：警惕“黄色链接入口”，守护网络安全

昨日相关部门发布重要研究成果,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。家电使用教学专线，新手快速入门指导

清远市英德市、酒泉市肃北蒙古族自治县 ，内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、孝感市孝南区、厦门市翔安区、毕节市黔西市、本溪市本溪满族自治县、广西南宁市青秀区、营口市盖州市、嘉兴市嘉善县、澄迈县仁兴镇、齐齐哈尔市泰来县、天津市和平区、合肥市长丰县、阜新市太平区、太原市迎泽区、南通市如皋市 、宁夏银川市兴庆区、咸宁市咸安区、宁波市象山县、重庆市大渡口区、泰安市东平县、内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗、北京市朝阳区、张掖市临泽县、株洲市天元区、果洛班玛县、鞍山市台安县、苏州市昆山市

近日监测小组公开最新参数,本月官方披露行业最新报告,网络净化：警惕“黄色链接入口”，守护网络安全，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

上海市奉贤区、潍坊市寿光市 ，清远市连州市、珠海市香洲区、淮南市寿县、昭通市彝良县、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市、红河个旧市、宁德市寿宁县、安康市紫阳县、内江市威远县、扬州市高邮市、甘南合作市、三明市永安市、文昌市文城镇、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、上海市崇明区 、荆州市松滋市、宁波市象山县、郴州市苏仙区、杭州市滨江区、酒泉市敦煌市、泸州市江阳区、广西贵港市平南县、黄石市铁山区、内蒙古赤峰市克什克腾旗、肇庆市广宁县、昆明市呈贡区、儋州市峨蔓镇、宿州市萧县、吉林市磐石市

全球服务区域: 广西防城港市上思县、恩施州巴东县 、漳州市芗城区、济南市莱芜区、大同市浑源县、周口市项城市、宜春市万载县、梅州市五华县、宿州市泗县、抚州市乐安县、淮安市洪泽区、漳州市平和县、重庆市石柱土家族自治县、武威市天祝藏族自治县、三明市大田县、赣州市兴国县、商丘市宁陵县 、焦作市孟州市、绍兴市嵊州市、大庆市龙凤区、蚌埠市龙子湖区、信阳市浉河区

近日监测部门传出异常警报,本周官方发布最新研究成果,网络净化：警惕“黄色链接入口”，守护网络安全，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：智能维修派单系统，精准调度服务团队

全国服务区域: 九江市都昌县、抚州市资溪县 、黔南罗甸县、咸阳市泾阳县、忻州市五台县、济南市槐荫区、自贡市贡井区、锦州市黑山县、东方市天安乡、双鸭山市集贤县、湖州市长兴县、临沧市临翔区、铜川市王益区、晋中市灵石县、昭通市盐津县、大连市西岗区、济宁市曲阜市 、黔东南榕江县、中山市民众镇、梅州市平远县、黑河市嫩江市、沈阳市铁西区、牡丹江市海林市、福州市福清市、西宁市城东区、玉树称多县、郴州市临武县、上海市虹口区、鸡西市城子河区、清远市英德市、常德市临澧县、上海市黄浦区、南平市建阳区、玉溪市澄江市、临沂市河东区、东莞市常平镇、枣庄市山亭区、巴中市恩阳区、西宁市大通回族土族自治县、咸宁市通城县、泉州市金门县

近日官方渠道传达研究成果:本月国家机构传达最新政策,网络净化：警惕“黄色链接入口”，守护网络安全

随着互联网的普及，网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，在享受网络带来的便利的同时，我们也必须面对网络安全问题。其中，“黄色链接入口”就是网络中的一种安全隐患，它不仅会损害用户的身心健康，还可能涉及违法犯罪行为。因此，提高警惕，共同抵制“黄色链接入口”，守护网络安全，是我们每个人的责任。 一、什么是“黄色链接入口”？ “黄色链接入口”是指那些含有色情、低俗、暴力等不良信息的网络链接。这些链接往往通过伪装成正常网站或广告的形式，诱使用户点击进入。一旦用户点击，就会暴露个人信息，甚至可能遭受网络诈骗、病毒攻击等危害。 二、警惕“黄色链接入口”的危害 1. 损害身心健康：长期接触黄色信息，容易导致用户沉迷其中，影响身心健康。 2. 暴露个人信息：点击“黄色链接入口”后，用户可能会被要求填写个人信息，从而泄露隐私。 3. 网络诈骗：一些不法分子利用“黄色链接入口”进行网络诈骗，骗取用户钱财。 4. 病毒攻击：点击“黄色链接入口”后，用户电脑可能会被植入病毒，导致系统崩溃、数据丢失等。 5. 违法犯罪：制作、传播黄色信息属于违法行为，参与其中可能会触犯法律。 三、如何抵制“黄色链接入口” 1. 提高网络安全意识：用户应时刻保持警惕，不轻易点击陌生链接，尤其是带有诱惑性的黄色链接。 2. 安装杀毒软件：定期更新杀毒软件，对电脑进行安全扫描，防止病毒入侵。 3. 关注正规网站：选择正规、信誉良好的网站进行浏览，避免进入不良网站。 4. 加强家庭教育：家长应关注孩子的网络安全，教育孩子正确使用网络，提高自我保护意识。 5. 支持网络净化行动：积极参与网络净化行动，举报不良信息，共同维护网络安全。 总之，“黄色链接入口”是网络安全的一大隐患，我们必须提高警惕，共同抵制。只有从自身做起，提高网络安全意识，才能守护我们的网络安全，营造一个健康、和谐的网络环境。

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。