1. SLM 生成式高并发推理引擎：延迟约束下的有效吞吐优化 搜索和推荐场景中想要使用语言模型提高在线效果，往往面临着在线极低延迟的约束，现有通用大模型推理引擎并非在这一延迟约束下设计，因此本文从「具有确定 decode 次数上界的请求」这一工作负载出发，重新设计在线执行路径：以静态 DAG 组织完整业务请求，结合 AOTInductor 编译、Packed Prefill、请求内 K/V 共享及选择性 FP8，系统性 刚刚更新 ♡
2. MTFM：美团统一推荐基座大模型在外卖多业务场景的落地实践 美团在 MTGR 基础上提出统一推荐基座大模型 MTFM，首次实现外卖多个主要业务的统一精排模型。围绕规模可扩展性、场景可延展性与架构高效性三大挑战，MTFM以异构 Tokenizer 与动态掩码实现多场景特征免对齐，通过混合注意力与 Target Scale-Up 提升模型 Scaling 能力，借鉴 LLM 优化实践提升深层网络训练效果，并以 User- 刚刚更新 ♡
3. 《Agent 评测白皮书》系列01：Agent 评测全览 综述 搭一个 Agent 正在变得越来越容易 过去三年，有两条趋势在同时发生。 一是 基座模型的能力持续进化 ，它带来的结果是对使用者的要求在往下降。早期要让模型稳定地按格式输出、正确地选中一个工具，需要反复打磨 Prompt、设计各种兜底。现在这些能力越来越多地由模型本身承担，长上下文、原生工具调用、更强的指令遵循和多步推理，把大量原本需要工程去补的地方补 刚刚更新 ♡
4. 美团智播——数字人直播技术创新与实践 引言 随着大语言模型、生成式AI与多模态交互技术的快速发展，数字人直播已突破早期形象僵硬、交互单一的瓶颈，在本地生活、电商、文娱等领域展现出巨大的商业潜力。美团智播，是面向本地生活场景的AI数字人直播解决方案，融合大模型、数字人与多模态交互技术，提供丰富的行业专属数字人形象，支持真人1:1复刻与门店实景定制，30秒生成直播素材，3分钟完成开播配置，7×24小 刚刚更新 ♡
5. GeoRA: 为RLVR设计的LoRA——ACL 2026杰出论文解析 ACL（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是计算语言学和自然语言处理（NLP）领域的国际顶级学术会议，是CCF-A类会议，也是中国计算机学会推荐的自然语言处理方向最高等级国际学术会议。ACL 2026杰出论文奖（Outstanding Paper）在圣地亚哥揭晓，全 刚刚更新 ♡
6. 美团搜索3.0：LLM 语义表征在排序模型的探索与应用 在大语言模型（LLM）技术的深刻影响下，搜索引擎正经历第三次范式跃迁：从 1.0 时代的“关键词文本匹配”，到 2.0 时代的“行为统计与个性化搜索”，再到 3.0 时代向“复杂意图理解与认知决策”的全面进化。 美团搜索团队正依托团垂融合新架构与生成式大模型新技术，全面重构本地生活搜索底座。本系列技术博客将持续介绍美团搜索 3.0&nbs 刚刚更新 ♡
7. KDD'26美团学术论文精选及KDD Cup'26 DataAgents赛道冠军思路解读 KDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）是数据挖掘与知识发现领域最具影响力的国际顶级学术会议。KDD 以其严格的论文录用标准和深厚的学术影响力著称，是推动数据驱动研究与应用创新的重要平台。大会为学术界和工业界提供了交流前沿成果的高水平论坛，论文录用率通常在 15%-20 刚刚更新 ♡
8. Agent评测漫谈 —— 由浅入深讲解Agent评测 本篇博客是一篇科普文章，由浅入深的介绍Agent评测。其中前两章系统介绍了评测是什么，以及如何建立评测体系；其中第二章是美团图灵Agent评测团队深入美团各业务团队BP总结出的实践经验，是我们在两年实践过程中逐步打磨出来的认知。第三章重点介绍了龙虾/爱马仕这类长程Agent框架的出现对评测带来的变化。 本篇博客在美团内部发表之后获得了较多的关注，我们发现大家 刚刚更新 ♡
9. 美团正式发布 CatPaw：全场景 AI Agent，从个人提效到企业智能化 本月，美团 LongCat 2.0 已 正式开源 ，总参数 1.6T，平均激活约 48B，动态范围 33B 到 56B，原生支持 1M 超长上下文。这是首个在五万张国产算力卡上完成全流程训练与推理的万亿参数模型。开源只是第一步，让 LongCat 2.0 在真实的工作任务中成为可靠的“工作伙伴”，才是真正的考验。 现在，搭载 LongCat 2.0 的美团全 刚刚更新 ♡
10. 下一代搜索智能体评测基准！美团开源LoHoSearch，用知识图谱校准AI能力认知 过去一年，我们见证了 Search Agent 能力的显著演进。在 BrowseComp 等评测上，顶尖模型准确率从最初的30%区间迅速攀升至90%以上。然而，当基准迅速饱和，其区分模型能力的价值也随之递减。 BrowseComp 的题目由人工设计，局限在于只能基于标注者已知的实体和关系构思，无法站在全局知识网络视角判断：哪些条件真的难检索？哪些约束的候选空 刚刚更新 ♡
