我们正式发布 LongCat-Flash-Chat，并同步开源。LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 560B，激活参数 18.6B~31.3B（平均 27B），实现了计算效率与性能的双重优化。
针对大模型知识推理能力与指令遵循能力存在表现差异的现象，为推进指令遵循能力的系统化研究与精准评估，美团 M17 团队推出全新评测基准 Meeseeks，并在GitHub、Huggingface、魔搭社区等开源平台上线。
本篇为《可信实验白皮书》系列的最后一篇内容，主要分享了 AB 实验分析方法库在美团的实践。同时，我们也为大家准备了一份系列全集的 PDF 文档，希望能够帮助到更多从事 AB 实验工作的同学们。
本文系《美团智能头盔研发实践》系列的第一篇文章，聚焦硬件设计维度。针对外卖骑手传统头盔佩戴体验不佳等痛点，从安全保障、体验优化、效率提升三大方向切入，详细解析安全防护、多传感器预警、通风减重、长效续航、音频降噪、工艺控制等关键技术，并提炼研发过程中行之有效的设计经验。
本文系《美团智能头盔研发实践系列》的第二篇文章，围绕智能头盔如何通过主动安全和被动安全相结合的方式有效保护骑手，主要包括智能头盔骑行通话质量强化、智能语音助手、碰撞摔倒监控等三项软件能力。
即时零售行业蓬勃发展，在此生态下美团零售广告成为助力零售商家和品牌商扩大生意规模的重要驱动力。文章首先介绍了在全新业务模式“联合营销”场景下，首创的多协同方参竞拍卖机制算法——“集资拍卖”，然后梳理了集资拍卖在美团的技术发展路径和实践，围绕规则化集资拍卖、模型化集资拍卖、整体集资拍卖进行了展开，最后是一些总结，希望能对大家有所帮助或启发。
本文介绍了美团技术团队在国际顶会ACL 2025中发表的8篇论文，研究方向覆盖了生成式检索算法、多目标偏好对齐训练、富文本图像理解、搜索词推荐、跨语言迁移能力、多模态数学推理、第三人称任务等技术领域，希望相关研究能给同学们带来一些帮助或启发。
Meituan-M17 团队联合上海交大等机构，分别推出了 OIBench（聚焦高区分度算法题评测）与 CoreCodeBench（聚焦多场景工程级代码基准）两大数据集，旨在揭示大模型编程能力真实水平，这两大数据集已分别在GitHub和Huggingface上进行开源。
本文系《可信实验白皮书》系列的第七篇文章。上一篇我们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。针对单次实验功效不足、假阳性、策略调优等实验中面临的问题，本篇我们来介绍几个高阶实验工具，重点解读了统合分析、多重比较，同时还有一些拓展与展望。
近日，美团推出了音频驱动的多人对话视频生成框架MultiTalk，并在GitHub上开源，首创L-RoPE绑定技术，通过标签旋转位置编码精准解决多音频流与人物错位难题。该框架创新性地采用局部参数训练+多任务学习策略，在保留复杂动作指令跟随能力的同时，实现自适应动态人物定位。只需输入多人音频流、参考图像和文本提示，即可生成口型精准同步、肢体自然的交互视频，可支持影视制作、直播电商等场景的工具升级。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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！
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。
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。
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。
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。