🚀 LongCat-Flash-Chat — новая MoE-модель от Meituan

Что это:
LongCat-Flash-Chat — огромная модель на 560B параметров с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE).

При этом в работе активируется только 18.6–31.3B параметров (в среднем ~27B), что делает её очень эффективной.

Особенности:
- Дизайн ScMoE (shortcut-connected MoE) позволяет перекрывать вычисления и коммуникации → скорость инференса более 100 токенов/сек.
- Продуманная стратегия масштабирования: стабильное обучение, защита от ошибок данных, репродуцируемость.
- Настроена под агентные задачи: контекст до 128k токенов, multi-stage пост-трейнинг, синтез данных с участием мультиагентов.

Результаты:
Модель показывает конкурентную производительность в понимании текста, академических задачах, программировании и агентных сценариях.

Лицензия и доступ:
- Доступна бесплатно на Hugging Face.
- Лицензия MIT — можно использовать в любых проектах.


https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

📝 Новое исследование о креативности текста

Учёные показали: тексты, созданные человеком, семантически новее, чем сгенерированные ИИ.

🔎 Как измеряли
Они ввели метрику «semantic novelty» — косинусное расстояние между соседними предложениями.

🧠 Главные выводы

Человеческие тексты стабильно показывают более высокую новизну на разных эмбеддинг-моделях (RoBERTa, DistilBERT, MPNet, MiniLM).

В датасете «human-AI storytelling» вклад людей оказался семантически разнообразнее.

✨ Но есть нюанс
То, что мы называем «галлюцинациями» ИИ, может быть полезным в совместном сторителлинге. Они добавляют неожиданные повороты и помогают удерживать интерес к истории.

👉 Вывод: люди более новаторские, ИИ — более предсказуемый, но вместе они усиливают друг друга.

Подробности