今日行业报告披露重大进展,网络监管的重要性：警惕不良信息传播，维护网络安全

本周监管部门传递新进展,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。家电维修专属热线，24小时在线待命

安阳市文峰区、哈尔滨市方正县 ，内蒙古兴安盟乌兰浩特市、襄阳市宜城市、淮北市濉溪县、台州市三门县、白沙黎族自治县元门乡、阳泉市城区、铜陵市铜官区、海西蒙古族都兰县、上海市普陀区、漳州市长泰区、大理鹤庆县、襄阳市襄城区、襄阳市谷城县、萍乡市安源区、玉溪市易门县 、吕梁市临县、宁夏银川市永宁县、万宁市三更罗镇、宜春市宜丰县、内江市资中县、黄石市铁山区、黄石市大冶市、黄冈市黄梅县、贵阳市观山湖区、凉山会东县、内蒙古呼和浩特市赛罕区、临沂市临沭县

本周数据平台今日多方媒体透露研究成果,今日国家机构传递新政策,网络监管的重要性：警惕不良信息传播，维护网络安全，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电配件订购专线，原厂正品保障

驻马店市驿城区、临夏永靖县 ，宣城市宣州区、南阳市内乡县、黄石市黄石港区、济南市商河县、揭阳市榕城区、大庆市肇州县、咸宁市嘉鱼县、青岛市即墨区、儋州市雅星镇、安顺市平坝区、临沂市兰陵县、遵义市播州区、武汉市新洲区、日照市岚山区、张掖市甘州区 、自贡市自流井区、攀枝花市东区、龙岩市连城县、兰州市七里河区、武威市天祝藏族自治县、上饶市横峰县、甘孜稻城县、舟山市普陀区、东方市江边乡、嘉兴市平湖市、广西贵港市港北区、延安市甘泉县、南昌市进贤县、中山市三乡镇

全球服务区域: 黔南长顺县、忻州市忻府区 、南京市江宁区、成都市双流区、连云港市灌云县、六安市金安区、郑州市登封市、怀化市沅陵县、乐东黎族自治县九所镇、张掖市山丹县、枣庄市山亭区、黔西南普安县、济宁市汶上县、铁岭市开原市、武汉市武昌区、济南市章丘区、苏州市吴江区 、齐齐哈尔市碾子山区、临沧市临翔区、宁波市宁海县、江门市开平市、铜仁市松桃苗族自治县

24小时维修咨询热线，智能语音导航,本周监管部门公布行业动态,网络监管的重要性：警惕不良信息传播，维护网络安全，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电故障不用愁，客服热线帮您忙

全国服务区域: 广西南宁市隆安县、内蒙古赤峰市红山区 、伊春市嘉荫县、六安市金安区、杭州市萧山区、甘孜巴塘县、锦州市凌河区、漳州市平和县、广西南宁市江南区、池州市贵池区、南充市蓬安县、普洱市思茅区、阜阳市阜南县、三亚市天涯区、恩施州恩施市、济宁市泗水县、泰州市兴化市 、哈尔滨市尚志市、白山市浑江区、枣庄市峄城区、临高县调楼镇、广西南宁市兴宁区、凉山喜德县、九江市湖口县、安顺市西秀区、吉安市万安县、长沙市天心区、泸州市江阳区、忻州市河曲县、伊春市汤旺县、达州市通川区、甘孜理塘县、漳州市龙海区、定西市漳县、德阳市绵竹市、芜湖市鸠江区、金华市婺城区、佛山市高明区、临汾市古县、丽江市宁蒗彝族自治县、宿州市萧县

近日技术小组通报核心进展:稍早前相关部门公布新政策,网络监管的重要性：警惕不良信息传播，维护网络安全

在信息化时代，网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着互联网的快速发展，一些不良信息也趁机涌入，严重影响了网络环境的健康。近期，有关“GOGO西西人体做爰大胆视频”的报道引发了社会广泛关注，这再次提醒我们，网络监管的重要性不容忽视。 首先，我们需要明确，这类涉及色情、低俗内容的视频严重违背了社会公德，对青少年身心健康造成极大危害。网络空间并非法外之地，任何违法行为都应受到法律的制裁。对此，我国政府高度重视网络安全问题，采取了一系列措施加强网络监管。 一方面，我国政府加大了对网络平台的监管力度。根据《中华人民共和国网络安全法》，网络运营者应当对用户发布的信息进行审核，确保不传播违法和不良信息。对于违反规定的平台，将依法予以处罚，直至吊销相关许可证。此次事件中，涉事平台未能履行监管责任，导致不良信息传播，应承担相应法律责任。 另一方面，我国政府加强了对网络内容的审查力度。通过建立健全的审查机制，对网络视频、文学作品、网络游戏等内容进行严格审查，确保不传播低俗、暴力、色情等不良信息。对于涉嫌违法和不良内容，一经发现，立即予以删除，并对相关责任人进行追责。 然而，网络监管并非一蹴而就，需要全社会共同努力。以下是一些建议： 1. 提高自身素质，自觉抵制不良信息。广大网民应提高自己的道德修养，自觉抵制低俗、暴力、色情等不良信息，共同维护网络环境的健康。 2. 加强家庭教育，引导青少年正确使用网络。家长应关注孩子的网络使用情况，教育他们正确对待网络，避免沉迷于不良信息。 3. 强化网络素养教育。学校和社会应加强网络素养教育，提高广大网民的网络素养，使他们具备辨别网络信息真伪的能力。 4. 支持政府监管，积极参与网络治理。广大网民应积极参与网络治理，发现违法行为及时举报，共同维护网络环境的健康。 总之，“GOGO西西人体做爰大胆视频”事件再次警示我们，网络监管的重要性不容忽视。只有全社会共同努力，才能营造一个清朗的网络空间，让网络真正成为人们生活的助手，而不是危害。

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。