决定了：过年攻略全都不过脑子，让AI去想

AIGC动态2小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

【关键词】 AI大模型、春节科技、本地生活、深度研究、美团LongCat

科技圈在春节前夕迎来AI大模型的密集发布潮，包括kimi 2.5、Step 3.5 Flash以及即将面世的DeepSeek V4等多款产品。厂商们通过发红包、机器人上春晚等方式营造竞争氛围，而美团推出的LongCat大模型凭借”深度研究“功能，正在重新定义AI在本地生活场景中的应用边界。该模型通过整合美团生态的实时数据与多智能体协作架构，展现出超越通用型AI的实用化能力。

在解决春节出游规划的实际测试中，LongCat展现出深度信息处理与个性化服务设计的优势。面对”广州老字号餐厅推荐”需求时，模型会先确认关键细节再生成包含预算方案、交通路线甚至避峰指南的完整报告。其底层调用美团真实交易数据，确保每家餐厅的推荐都有155人推荐、4.1分环境评级等具体数据支撑。这种将AI能力嵌入现有商业生态的做法，使生成内容可直接跳转大众点评进行核验或下单。

针对春节走亲访友的礼品选择难题，LongCat演示了跨域知识融合的技术特性。它会根据长辈健康状况（如控糖需求）、文化偏好（书法爱好）等维度，匹配杭州特色礼品组合，并规划包含冷链运输提醒、防伪标识核对等细节的采购方案。测试数据显示，其生成的攻略在”保存分享率”（31.1%）和”整体可用率”（61.1%）两项指标上均显著高于ChatGPT。

LongCat在复杂历史议题研究中也表现出接近专业学者的分析深度。对于五代十国冯道的历史评价问题，模型没有简单二元定性，而是将其置于”合法性真空”时代背景，从文明存续角度解读其刊刻《九经》的跨朝代文化贡献，并梳理欧阳修、司马光等历代评述背后的政治建构逻辑，最终给出多维度的平衡结论。

技术层面，该模型通过400轮交互支持与256K上下文的处理能力，构建了Search/Report/Render三智能体协作的工作流。其训练过程强调真实场景交互，采用递归生成架构确保长文本逻辑连贯，并引入包含引用准确率、信息召回率等维度的Rubrics-as-Reward校验机制。特别值得注意的是跨域训练策略——通过融合数学、代码数据的严谨性特征，反向增强生活类报告的条理性，使模型具备”工程师思维”的规划能力。

BrowseComp基准测试中73.1分的智能体搜索成绩，印证了LongCat在复杂任务决策方面的领先地位。即将上线的”探索本地生活”功能，将进一步强化其作为”AI地陪”的定位。这种将大模型深度接入商业生态的模式，可能推动AI应用从信息生成向真实问题解决的关键跃迁，最终实现”念头一闪，攻略即达”的生活变革。