知鸦日报2025-09-12

美团开源了LongCat-Flash智能体模型，采用混合专家模型（MoE）架构，通过创新设计实现了计算效率与性能的双重优化。模型总参数量达5600亿，具备512个前馈网络专家和256个零计算专家，支持计算-通信重叠和多头潜在注意力机制。通过SGLang框架优化部署，LongCat-Flash在推理速度和智能体任务表现上显著优于同类模型，适用于复杂场景。

大语言模型（LLM）推理中的非确定性问题源于浮点数非结合性和并发计算的复杂性。尽管通过调整温度等参数理论上可以实现确定性，但实际应用中仍存在差异。主要原因在于推理过程中的批处理大小变化，导致输出结果不一致。解决这一问题的关键在于实现批处理不变性，确保每个请求的推理结果不受其他并发请求的影响，从而获得可复现的结果。

QA的核心在于把常规手段做透。上线前集测要明确目标、及时奖励，确保问题落地；平日监察需精准选接口、高效定断言，跟紧迭代；人工巡检要分级计划，沉浸体验；复盘则需深挖根因，措施具体，跟进公开。每个环节都堵住漏洞，动作产生实效，提前化解用户问题。