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。

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...

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。

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。

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。

本文介绍了美团到家/站外投放团队在多场景建模技术方向上的探索与实践。基于外部投放的业务背景，本文提出了一种自适应的场景知识迁移和场景聚合技术，解决了在投放中面临外部海量流量带来的场景数量丰富、场景间差异大的问题，取得了明显的效果提升。希望能给大家带来一些启发或帮助。

美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。

计算机视觉国际顶会CVPR 2022近日在美国新奥尔良召开，今年美团技术团队有多篇论文被CVPR 2022收录，这些论文涵盖了模型压缩、视频目标分割、3D视觉定位、图像描述、模型安全、跨模态视频内容检索等研究领域。本文将对6篇精选的论文做简要的介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究的同学有所帮助或启发。

近日，美团搜索与NLP部NLP中心语义理解团队的小样本学习模型FSL++在中文小样本语言理解权威评测基准FewCLUE榜单登顶，在自然语言推理（OCNLI）单任务中取得第一，并在极少数样本（一个类别仅100余个）的条件下，在新闻分类(TNEWS)、科学文献学科分类（CSLDCP）任务上超过了人类识别精确度。

美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了图神经网络框架Tulong，以及配套的图学习平台，提升了模型的规模和迭代效率。本文介绍了模型归纳抽象、基本框架、性能优化，以及上层工具等方面的思考和关键设计，希望为从事相关工作的同学带来启发或者帮助。

Twins 是美团和阿德莱德大学合作提出的视觉注意力模型，相关论文已被 NeurIPS 2021 会议接收。本文主要讲述 Twins 解决的难点、设计和实现思路，以及在美团场景的探索落地，希望能对从事视觉算法研发的同学有所帮助和启发。

GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力，已经成为机器学习领域的核心利器，在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景，是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程，希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。

查询改写是对用户Query拓展改写词，用更好的表述，帮用户召回更多符合需求的结果。查询改写对于文本布尔检索系统是非常重要的扩召回手段，通过优化该算法模块能够直接且显著地提升搜索体验。本文主要讲述在美团的搜索场景下查询改写项目的迭代方向和实现思路，希望能对从事搜索、广告、推荐中召回相关工作的同学有所启发...

本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。

反馈快速，竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式，从若干行业核心问题抽象出的算法比赛具有很强的实际意义。本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验，对于多领域建模优化，AutoML技术框架，以及面对新问题如何分析建模三个方面进行了介绍。希望能够让读者收获比赛中的通用高效建模方法与问题理解...

美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。

经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。本文介绍了美团到店到餐应用算法团队通过结合学界最先进的阅读理解、注意力机制等方面的实体抽取、情感分析经验，解决到餐（菜品，属性，观点，情感）四元组抽...

近日，两年一度的计算机视觉领域顶级学术会议 ICCV (InternationalConference on Computer Vision) 圆满闭幕。本次大会中，美团入选2篇接收论文，一篇论文获HTCV研讨会最佳论文提名奖，拿下两项知名挑战赛亚军，涵盖了人脸技术、人体技术、模型优化、低功耗等多个领域。并首次联合中科院计算所、北京智源、巴塞罗那大学...

知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的...

2021年5月，美团NLP中心开源了迄今规模最大的基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP，该数据集相关论文被自然语言处理顶会NAACL2021录用，同时该数据集加入中文开源数据计划千言，将与其他开源数据集一起推动中文信息处理技术的进步。本文回顾了美团情感分析技术的演进和在典型业务场景中的应用，包括篇章/句子级...

后深度学习时代下，技术迭代全面进入深水区，以提升模型复杂度为主体的广告预估模型优化已经不再奏效。美团到店广告质量预估团队紧密结合业务特点，发挥深度模型结构灵活多变的优势，实现了进一步破局。本文先介绍了美团业务的LBS空间距离约束和长周期性两大挑战，然后介绍了上下文、用户、广告、训练方式四个维度的应对...

客服是在用户服务体验不完美的情况下，尽可能帮助体验顺畅进行下去的一种解决办法，是问题发生后的一种兜底方案。而智能客服能让大部分简单的问题得以快速自助解决，让复杂问题有机会被人工高效解决。在用户服务的全旅程中，美团平台/搜索与NLP部提供了问题推荐、问题理解、对话管理、答案供给、话术推荐和会话摘要等六...

CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。

商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美...

美团的各个业务有着丰富的NLP场景，而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源，成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法，并在美团场景进行了实验，效果上也取得了一定的提升。希望能...

很多应用通常都需要用定向展示广告来进行获客，对信用卡广告来说，由于用户转化存在较长的链路，持续有效的获客比传统广告更具挑战性。本文结合美团联名信用卡业务中的具体实践，以及今年发表在KDD 2021上的论文，介绍了一种自适应信息迁移多任务（AITM）框架，通过该框架可建模用户多步转化之间的序列依赖关系，并提高...

本地生活综合性需求图谱（GENE: lifestyle GEneral NEeds net），是从用户需求视角出发，深入挖掘本地生活场景下用户多样化的需求，并将其与多行业、多类型的供给形成关联的知识图谱，旨在提升平台供需匹配效率，助力业务增长。本文介绍了本地生活综合性需求图谱的背景、体系设计和涉及的算法实践，并展示了在美团多个业...

在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对算力进行精细化和个性化分配，实现最优化资源利用。本文主要分享美团外卖广告在智能算力探索和实践过程中积累的经验，希望能给大家带来一些帮助或者启发。