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美团技术团队
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Latest posts
Last updated 2 days ago
可信实验白皮书系列06：观察性研究
3 days ago
本文系《可信实验白皮书》系列的第六篇文章，上一篇我们介绍了准实验，然后重点介绍了双重差分法，包括概述、评估原理及美团的一些实践案例。本篇重点介绍了观察性研究，内容主要包括合成控制法、匹配方法、Causal Impact等几个方面。
JDK高版本特性总结与ZGC实践
3 days ago
美团信息安全技术团队核心服务升级JDK 17后，性能与稳定性大幅提升，机器成本降低了10%。高版本JDK与ZGC技术令人惊艳，且Java AI SDK最低支持JDK 17。本文总结了JDK 17的主要特性，然后重点分享了JDK 17+ZGC在安全领域的一些实践，希望能对大家有所帮助或启发。
可信实验白皮书系列05：准实验
7 days ago
本文系《可信实验白皮书》系列的第五篇文章，上一篇我们围绕随机轮转实验展开，内容主要包括抛硬币随机轮转、完全随机轮转、配对随机轮转等几个实验方法的介绍。本篇我们会介绍准实验，然后会重点介绍双重差分法，包括概述、评估原理及美团的一些实践案例。
可信实验白皮书系列04：随机轮转实验
17 days ago
本文系《可信实验白皮书》系列的第四篇文章，在上一篇我们将重点介绍随机对照实验相关的一些基础知识，以及提高实验功效的一些常见方法。本篇我们将围绕随机轮转实验展开，内容主要包括抛硬币随机轮转、完全随机轮转、配对随机轮转等几个实验的介绍。
可信实验白皮书系列03：随机对照实验
18 days ago
本文系《可信实验白皮书》系列的第三篇文章，第一篇文章我们介绍了为什么要写AB实验白皮书，第二篇文章讲解了AB实验的理论原理及其背后的统计学基础。本篇我们将重点介绍随机对照实验相关的一些基础知识，以及提高实验功效的一些常见方法。
可信实验白皮书系列02：AB实验基础
about 1 month ago
在上一篇文章中，我们详细阐述了AB实验的概念与其价值，并结合美团的实际情况，探讨了AB实验中常见的挑战及建设经验。本篇作为可信实验白皮书系列的第二章，将重点讲解AB实验的理论原理及其背后的统计学基础。
可信实验白皮书系列01：从0到1的方法论与实践指南
about 1 month ago
本白皮书以AB实验为中心，涵盖AB实验概述与价值、实验方法基础原理与案例剖析以及配套SDK代码分析等，内容丰富且易于理解和应用。适合从事AB实验研究的数据科学家、系统开发人员，以及需要实验驱动策略决策的业务和产研团队，同时也适合对数据驱动增长和数据科学等领域感兴趣的读者。
MTGR：美团外卖生成式推荐Scaling Law落地实践
about 1 month ago
美团外卖推荐算法团队基于HSTU提出了MTGR框架以探索推荐系统中Scaling Law。MTGR对齐传统模型特征体系，并对多条序列利用Transformer架构进行统一建模。通过极致的性能优化，样本前向推理FLOPs提升65倍，推理成本降低12%，训练成本持平。MTGR离在线均取得近2年迭代最大收益，且于2025年4月底在外卖推荐场景全量。本文系相关工作的实践与经验总结，希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助。
OR算法+ML模型混合推理框架架构演进
about 1 month ago
本文介绍了OR算法+ML模型混合推理能力建设思路及业务背景，此场景相比常规模型推理更具特殊性和复杂性，在工程实现上面临多维挑战，因此本文分别从性能、稳定性和扩展性三个维度分析问题和解法，并以推理框架架构演进为线总结了过去两年的分期迭代实践历程和收益，其中有一些较为通用的经验，希望能够给大家带来一些帮助或启发。
ICLR&CVPR 2025美团技术团队论文精选
2 months ago
本文对美团技术团队在国际顶会CVPR 2025、ICLR 2025中发表的10篇论文进行介绍，这些论文是我们在图像生成、通用视觉分割、多模态文档理解、视频理解大模型、大模型效果评估、大语言模型的对齐和量化方法等方向上的技术沉淀和应用。
老显卡福音！美团开源首发INT8无损满血版DeepSeek R1
4 months ago
DeepSeek R1模型权重原生为FP8类型，仅能被英伟达新型GPU支持。美团技术团队进行了INT8精度量化的尝试，量化后模型精度基本无损，可部署到A100等其他型号GPU，从而解锁了芯片限制；相比BF16实现了50%的吞吐提升，降低了推理成本。相关技术已在Hugging Face上开源。
上下文感知的聚合页广告优化实践
4 months ago
聚合页广告将商家和优惠信息以多种形式聚合展示给用户，是美团广告业务中一个重要的业务场景。本文从最能影响用户决策的“发券”和“排序”两个方向出发，介绍了上下文感知建模在广告场景的落地方案，证明了聚合页上下文感知的收益空间。希望能对从事相关研究的同学带来一些启发或帮助。