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：[链接][链接]

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。

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...

管理企业大规模服务的弹性伸缩场景中，往往会面临着两个挑战：第一个挑战是精准的负载预测，由于应用实例的启动需要一定预热时间，被动响应式伸缩会在一段时间内影响服务质量；第二个挑战是高效的资源分配，即在保障服务质量的同时控制资源成本。为了解决这些挑战，美团基础技术部与中国人民大学信息学院柴云鹏教授团队...

路虽远，行则将至；梦虽遥，追则可及。2024年，是美团技术博客走过的第11个年头，这里没有恢弘的叙事，只是年复年、日复日的默默坚持。截至目前，美团技术团队微信公众号累计发布了600多篇技术文章，感谢大家一路同行，见证我们的成长。

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。

今天，我们整理了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。

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。

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。

本文整理自美团技术沙龙第83期《前端新动向》（B站视频）。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。

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。

大众点评技术部/搜索与内容智能团队组成的BlackPearl队伍，参加了2024年KDD 2024 OAG-Challenge Cup赛道的WhoIsWho-IND、PST、AQA三道赛题，以较大优势包揽了该赛道全部赛题的冠军，本文对这三个赛道的夺冠方案分别进行了解读，希望对大家有所帮助或启发。

本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发~~

本文整理自美团技术沙龙第81期《美团在广告算法领域的探索及实践》(B站视频)。文章首先介绍了美团信息流广告业务以及预估技术的现状，然后重点分享了信息流广告预估在美团的具体实践，围绕决策路径、超长超宽建模和全还原建模等多个维度进行了分享，最后是一些总结和展望，希望能对大家有所帮助或启发。

本文精选了美团技术团队被ACL 2024收录的4篇论文进行解读，论文内容覆盖了训练成本优化、投机解码、代码生成优化、指令微调（IFT）等技术领域。这些论文是美团技术团队跟高校、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。

ACM SIGKDD （Knowledge Discovery and Data Mining，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDD Cup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事，从1997年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。

ACM SIGKDD （Knowledge Discovery and Data Mining，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDD Cup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事，从1997年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。

多线程编程是现代软件开发中的一项关键技术，在多线程编程中，开发者可以将复杂的任务分解为多个独立的线程，使其并行执行，从而充分利用多核处理器的优势。然而，多线程编程也带来了挑战，例如线程同步、死锁和竞态条件等问题。本篇文章将深入探讨多线程编程的基本概念（原子操作、CAS、Lock-free、内存屏障、伪共享、...

本文整理自美团技术沙龙第81期《美团在广告算法领域的探索及实践》。首先介绍了美团搜索广告的三个阶段：多策略关键词挖掘、分层召回体系、生成式召回；然后重点介绍了生成式关键词召回、多模态生成式向量召回、生成式相关性判断在美团的实践。最后是一些经验分享及总结，希望能对大家有所帮助或启发。

本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》（视频已发B站，点击观看 ）。作为一种终端产品生态，小程序在业界产品中占有非常重要的地位。本文从小程序的质量保障需求出发，分析小程序的测试难点，引出小程序可测性的基本概念，介绍美团到店研发平台针对小程序可测性改进的通用化...

Apache Spark是一个优秀的计算引擎，广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下，既可获得资源节省和加速作业执行。Gluten+Velox解决方案为Spark换上了向量化执行引擎，本文将阐述美团在这一方向的实践和思考，希望对大家有所帮助或启发。

CVPR全称为IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，国际计算机视觉与模式识别会议。该会议始于1983年，与ICCV和ECCV并称计算机视觉方向的三大顶级会议。根据谷歌学术公布的2022年最新学术期刊和会议影响力排名，CVPR在所有学术刊物中位居第4，仅次于Nature、NEJM和Science。

本文针对B端营销系统设计中的复杂性，从战略设计，战术设计到代码架构，详细介绍了DDD在各个阶段的实践，期望为大家提供一些可供参考和借鉴的思路。

菜品作为到店餐饮各相关业务的基石，提供了更细粒度的视角理解餐饮供给，为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作，利用多模态检索实现图文食材的识别，扩展了多模态菜品食材识别的范围，提升了食材识别的准确性。

本文整理自美团技术沙龙第73期《基于领域驱动设计（DDD）的架构演进和实践》，主要介绍了DDD的核心概念、常见的设计思路，并结合DDD介绍大众点评交易系统的演进过程，最后做了一些总结和思考。希望这些内容能够对大家有所帮助或启发。

到家搜索业务具有数据量大、过滤比高等特点，为了在保证高召回率的同时进一步提高检索性能，美团到家搜索技术团队与基础研发机器学习平台团队基于GPU实现了支持向量+标量混合检索的通用检索系统，召回率与检索性能均有较大提升。本文将介绍我们在GPU向量检索系统建设中遇到的挑战及解决思路，希望对大家有所帮助或启发。

本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充，提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线，解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。

本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务，承载了在线服务每天万亿级的请求量，并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上，我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》，本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分：第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程；第二部分分享了内存 KV...

本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》，主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念；第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路；第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设...