本月行业报告披露新进展,《探寻“舔白丝”现象：时尚潮流下的文化解读》

今日监管部门更新政策动向,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。家电以旧换新热线，专业评估回收

新乡市辉县市、临高县东英镇 ，内蒙古锡林郭勒盟二连浩特市、德州市德城区、广西贺州市平桂区、苏州市张家港市、甘孜道孚县、广西崇左市龙州县、宁夏银川市贺兰县、吕梁市石楼县、大理剑川县、大同市阳高县、株洲市渌口区、信阳市罗山县、南京市栖霞区、南充市高坪区、黄南泽库县 、内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗、上海市嘉定区、广西桂林市资源县、乐东黎族自治县万冲镇、白沙黎族自治县荣邦乡、揭阳市榕城区、吕梁市交口县、天水市麦积区、临汾市曲沃县、烟台市龙口市、萍乡市安源区、陵水黎族自治县椰林镇

可视化故障排除专线，实时监测数据,昨日研究机构公开最新成果,《探寻“舔白丝”现象：时尚潮流下的文化解读》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修保障热线，售后90天质保

上海市嘉定区、上海市闵行区 ，开封市兰考县、东方市东河镇、金华市金东区、开封市鼓楼区、阳江市阳春市、黄石市黄石港区、白山市长白朝鲜族自治县、天津市西青区、泰安市东平县、沈阳市法库县、中山市古镇镇、永州市冷水滩区、湘西州泸溪县、四平市公主岭市、昭通市鲁甸县 、五指山市毛道、亳州市涡阳县、泉州市永春县、海西蒙古族天峻县、九江市濂溪区、济宁市梁山县、常德市鼎城区、黔东南黎平县、南阳市镇平县、忻州市忻府区、昭通市鲁甸县、徐州市丰县、定西市岷县、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区

全球服务区域: 漳州市长泰区、海西蒙古族德令哈市 、舟山市岱山县、烟台市栖霞市、牡丹江市林口县、黔东南榕江县、广西百色市平果市、大兴安岭地区呼玛县、榆林市米脂县、榆林市米脂县、广西北海市银海区、文昌市昌洒镇、怀化市麻阳苗族自治县、甘南夏河县、恩施州咸丰县、上海市宝山区、株洲市荷塘区 、临沂市平邑县、哈尔滨市平房区、聊城市冠县、吕梁市兴县、宜昌市猇亭区

近日评估小组公开关键数据,今日行业报告更新行业新动态,《探寻“舔白丝”现象：时尚潮流下的文化解读》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化维保平台，智能优化保养方案

全国服务区域: 本溪市明山区、宜春市万载县 、楚雄永仁县、东莞市樟木头镇、甘南舟曲县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、哈尔滨市香坊区、济南市长清区、普洱市景谷傣族彝族自治县、忻州市岢岚县、绥化市海伦市、内蒙古呼和浩特市托克托县、宜昌市远安县、淄博市沂源县、汉中市宁强县、芜湖市镜湖区、芜湖市南陵县 、临沧市凤庆县、临沂市莒南县、南昌市南昌县、乐山市市中区、扬州市邗江区、信阳市潢川县、聊城市茌平区、三亚市崖州区、南充市高坪区、宜昌市远安县、阜新市阜新蒙古族自治县、株洲市炎陵县、武汉市洪山区、内蒙古呼和浩特市清水河县、齐齐哈尔市富拉尔基区、海东市乐都区、葫芦岛市连山区、屯昌县新兴镇、泸州市江阳区、西宁市大通回族土族自治县、无锡市江阴市、五指山市水满、郴州市安仁县、佛山市南海区

本周数据平台近期行业报告发布政策动向:今日相关部门发布新动向,《探寻“舔白丝”现象：时尚潮流下的文化解读》

随着互联网的飞速发展，各种新兴词汇和流行文化层出不穷。其中，“舔白丝”这一网络用语，近年来在年轻人中尤为流行。那么，究竟什么是“舔白丝”？它又为何能在短时间内迅速走红？本文将从文化、时尚、心理等多个角度，对“舔白丝”现象进行深入解读。 一、什么是“舔白丝”？ “舔白丝”起源于网络，原本是指男性在看到女性穿着白色丝袜时，表现出的一种羡慕、倾慕的情感。后来，这一词汇逐渐演变为一种网络用语，用来形容人们在欣赏美好事物时的陶醉、沉迷状态。在网络上，人们常用“舔白丝”来表达对某个事物或人物的喜爱和追捧。 二、为何“舔白丝”能迅速走红？ 1. 时尚潮流的推动 随着时尚文化的不断发展，人们对于美的追求越来越多元化。白色丝袜作为一种时尚元素，在近年来备受关注。而“舔白丝”这一词汇，恰好迎合了人们对美的追求，因此迅速走红。 2. 网络文化的传播 互联网的普及使得信息传播速度大大加快。在网络上，人们可以通过各种平台分享自己的观点和感受。而“舔白丝”这一词汇，由于其独特的趣味性和表达方式，吸引了大量网友的关注和传播。 3. 心理需求的满足 在快节奏的生活中，人们往往需要寻找一种精神寄托。而“舔白丝”这一词汇，让人们可以在欣赏美好事物的同时，感受到一种心理上的满足和愉悦。 三、文化解读 1. 美学观念的转变 “舔白丝”现象反映了当代社会审美观念的转变。在传统观念中，人们对美的追求往往局限于外表，而如今，人们更加注重内在品质和个性表达。 2. 情感表达的多样性 “舔白丝”这一词汇的出现，丰富了人们的情感表达方式。在网络上，人们可以借助这一词汇，表达自己对美好事物的喜爱和追捧，从而拉近彼此的距离。 3. 社会心理的折射 “舔白丝”现象在一定程度上折射出当代社会的心理状态。在物质生活日益丰富的今天，人们对于精神生活的追求愈发强烈。而“舔白丝”这一词汇，正是人们对美好事物追求的一种体现。 总之，“舔白丝”这一网络用语，在时尚潮流、网络文化、心理需求等多重因素的推动下，迅速走红。它不仅反映了当代社会的审美观念和情感表达，还折射出人们对于美好生活的向往。然而，在追求美的过程中，我们也要保持理性，避免过度沉迷于物质享受，关注内心的成长与提升。

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。