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Last updated 21 days ago
22 days 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。
2 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。
2 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。
2 months ago
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享给大家。
3 months ago
在管理企业大规模服务弹性伸缩的场景下,Web应用的负载时序数据分析和预测至关重要。然而,由于应用的周期性特征和负载的复杂性,寻找一种能够适应所有应用的预测模型成为了一项挑战。美团与中国人民大学信息学院柴云鹏教授团队展开了“预测技术在弹性伸缩场景的应用”科研合作,取得了较好的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。
4 months ago
值蛇年春节到来之际,我们精选过去一年公众号30多篇技术文章和科研论文,整理制作成一本600多页的电子书,作为一份特别的新年礼物,献给每一位热爱技术的你。愿大家乘风破浪,勇往直前!
4 months ago
本文对鸿蒙公开资料进行了深入分析和解读,梳理了鸿蒙单框架应用的签名机制,拆解每一步的实操过程和背后的实现原理,并对源码分析整理签名的校验机制。从中管中窥豹,探究鸿蒙系统的安全设计思路,希望能给从事鸿蒙研发的同学提供一些借鉴。
4 months ago
本文整理了2024年美团技术团队最为热门的10篇技术文章,这些文章覆盖了基础理论、数据存储、因果推断、搜索推荐、智能测试、知识图谱、领域驱动设计等多个技术领域,期望这些精选内容能为大家带来一些启发或帮助。愿大家在新的一年里,持续深耕技术沃土,稳步前行,不断攀登新的高峰。
6 months ago
美团到店研发平台质量工程部与复旦大学计算机学院周扬帆教授团队展开了大前端智能化测试领域的科研合作,从UI界面内容一致性校验入手,并实现了一套自动化智能检测流程,相关论文被软件工程领域具有国际影响力的会议ICSE 2024(CCF-A类会议)的Software In Practice Track(软件工程实践应用)收录。
6 months ago
本文精选了美团技术团队被 CIKM 2024 收录的 8 篇论文进行解读,覆盖了自监督学习、解释生成、CTR预测、跨域推荐、向量召回、图像生成、时效预测等多个技术领域。这些论文有美团独立研究,还有跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。
7 months ago
长久以来,容器要实现动态化和双端复用,难免要牺牲掉一些性能。有没有办法让动态化容器的性能尽可能接近原生?美团金服大前端团队给出了一种解决方案,尝试突破动态化容器的天花板。
7 months ago
本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证,在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据,并在落地过程中解决了美团多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。