我们正式发布 LongCat-Flash-Chat，并同步开源。LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 560B，激活参数 18.6B~31.3B（平均 27B），实现了计算效率与性能的双重优化。

针对大模型知识推理能力与指令遵循能力存在表现差异的现象，为推进指令遵循能力的系统化研究与精准评估，美团 M17 团队推出全新评测基准 Meeseeks，并在GitHub、Huggingface、魔搭社区等开源平台上线。

本篇为《可信实验白皮书》系列的最后一篇内容，主要分享了 AB 实验分析方法库在美团的实践。同时，我们也为大家准备了一份系列全集的 PDF 文档，希望能够帮助到更多从事 AB 实验工作的同学们。

本文系《美团智能头盔研发实践》系列的第一篇文章，聚焦硬件设计维度。针对外卖骑手传统头盔佩戴体验不佳等痛点，从安全保障、体验优化、效率提升三大方向切入，详细解析安全防护、多传感器预警、通风减重、长效续航、音频降噪、工艺控制等关键技术，并提炼研发过程中行之有效的设计经验。

本文系《美团智能头盔研发实践系列》的第二篇文章，围绕智能头盔如何通过主动安全和被动安全相结合的方式有效保护骑手，主要包括智能头盔骑行通话质量强化、智能语音助手、碰撞摔倒监控等三项软件能力。