本周研究机构发布新研究成果,六年级菊花能塞下几支笔：一场别开生面的数学探究活动

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在我国的教育体系中，六年级是小学阶段的最后一个年级，孩子们在这个阶段不仅要巩固所学知识，还要为即将到来的初中生活做好准备。在这个关键时期，老师们会通过各种方式激发学生的学习兴趣，提高他们的综合素质。近日，某小学六年级开展了一场别开生面的数学探究活动——“六年级菊花能塞下几支笔”。 活动当天，同学们带着好奇心和求知欲来到了教室。老师首先向同学们介绍了活动的背景和目的，让大家明白这次活动的意义。随后，老师拿出了一盆盛开的菊花，并告诉同学们，他们需要通过测量和计算，找出这盆菊花能塞下几支笔。 同学们听了老师的讲解，纷纷开始动手操作。他们首先用尺子测量了菊花的直径，然后又测量了笔的直径。接着，他们开始计算菊花的容积和笔的容积。在这个过程中，同学们发现了一个有趣的现象：菊花的形状与笔的形状相似，都是圆柱形。 为了更准确地计算，同学们将菊花和笔分别放入了两个透明的圆柱形容器中，并记录下了它们的容积。经过一番计算，同学们发现，菊花的容积大约是笔的容积的10倍。那么，这盆菊花能塞下几支笔呢？ 同学们开始分组讨论，有的同学认为，既然菊花的容积是笔的容积的10倍，那么菊花就能塞下10支笔。但是，也有同学提出了不同的意见，他们认为，菊花内部并不是完全空的，而且笔的形状也不规则，所以实际能塞下的笔的数量可能比10支要少。 为了验证同学们的猜想，老师又拿出了一盆菊花，让同学们亲自尝试将笔塞入菊花中。在尝试的过程中，同学们发现，确实如他们所想，菊花内部并不是完全空的，而且笔的形状也不规则，导致实际能塞下的笔的数量比他们之前计算的10支要少。 经过一番努力，同学们终于找到了答案：这盆菊花能塞下大约7支笔。在得出答案的那一刻，同学们欢呼雀跃，为自己的成功感到自豪。 这次数学探究活动不仅让同学们学会了如何运用所学知识解决实际问题，还让他们体会到了数学的乐趣。在活动中，同学们不仅提高了自己的动手能力和团队合作精神，还学会了如何从生活中发现数学问题，用数学知识解决生活难题。 总之，这场“六年级菊花能塞下几支笔”的数学探究活动，不仅让同学们度过了一个愉快的下午，还让他们在轻松愉快的氛围中收获了知识，提高了自己的综合素质。相信在未来的学习生活中，同学们会继续发挥自己的聪明才智，不断探索、创新，为自己的成长之路添砖加瓦。

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。