近日官方更新研究报告,《火炬之光2洗点攻略：解锁角色潜能，打造最强英雄》

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《火炬之光2》作为一款深受玩家喜爱的动作角色扮演游戏，其丰富的角色设定和多样化的技能组合让玩家们沉浸其中。而在游戏中，洗点系统作为提升角色能力的重要途径，一直备受关注。本文将为大家详细介绍《火炬之光2》洗点攻略，帮助玩家解锁角色潜能，打造最强英雄。 一、洗点系统概述 在《火炬之光2》中，洗点系统允许玩家在升级过程中重新分配角色的属性点。每个角色初始拥有20点属性点，分别对应力量、敏捷、智力、耐力、防御和魔法抗性六个属性。通过洗点，玩家可以根据自己的需求调整角色的属性，从而打造出适合自己的战斗风格。 二、洗点攻略 1. 确定角色定位 在洗点之前，首先要明确角色的定位。是追求输出伤害的高爆发角色，还是以生存能力为主的坦克角色？不同的定位决定了属性点的分配策略。 2. 根据定位分配属性点 以下是一些常见角色定位的属性点分配建议： （1）输出角色：力量、敏捷、智力。力量和敏捷提升攻击力，智力提升魔法伤害。 （2）坦克角色：力量、耐力、防御。力量和耐力提升生存能力，防御提升物理抗性。 （3）治疗角色：智力、耐力、魔法抗性。智力提升治疗能力，耐力提升生存能力，魔法抗性降低受到的魔法伤害。 3. 考虑技能需求 在分配属性点时，还要考虑角色的技能需求。例如，如果你选择的是法师角色，那么在分配属性点时，可以适当提高智力，以便更好地发挥技能效果。 4. 适时洗点 随着游戏进程的推进，玩家可能会发现之前的属性点分配并不适合当前的游戏环境。这时，可以适时进行洗点，重新调整属性点。 5. 注意平衡 在洗点过程中，要注意保持属性点的平衡。过于偏重某一属性可能会导致角色在战斗中失去优势。 三、洗点技巧 1. 利用洗点卷轴 游戏中，玩家可以通过完成任务或击败怪物获得洗点卷轴。使用洗点卷轴可以减少洗点次数，提高效率。 2. 关注游戏更新 游戏更新可能会带来新的角色技能或平衡调整。在洗点时，要关注游戏更新，以便及时调整属性点。 3. 多尝试，找到最佳组合 洗点是一个不断尝试和调整的过程。玩家可以通过多次洗点，找到最适合自己角色的属性点组合。 总结： 《火炬之光2》洗点系统为玩家提供了丰富的角色打造可能性。通过合理分配属性点，玩家可以打造出属于自己的最强英雄。希望本文的洗点攻略能帮助玩家在游戏中取得更好的成绩。

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。