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美团技术团队

我们信仰耐心和坚持的力量，愿意持续去做一些正确、有积累、可能表面看上去不那么重要实则非常关键的事情

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大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用

神经网络推荐系统信息流

美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。

美团技术团队

2022-12-16

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美团入选“国家新一代人工智能开放创新平台”

人工智能神经网络深度学习自动驾驶无人驾驶

近日，科技部正式批复，支持科技零售企业美团建设“智慧生活国家新一代人工智能开放创新平台” （以下简称“智慧生活国家开放创新平台”）。美团将在科技部支持下，依托并开放“自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言处理”等人工智能底层科技能力，建设智慧生活国家开放创新平台，助力传统服务业实现数字化转型升级。

美团技术团队

2022-12-16

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讲座报名｜清华大学夏树涛：信息论、机器学习与AI安全初探

机器学习神经网络深度学习人工智能微信

【清华大学-美团数字生活联合研究院学术沙龙】由清华大学-美团数字生活联合研究院发起和主办。自2022年3月起，定期邀请学术界、产业界专家，分享前沿技术和工业界实践经验，覆盖多个技术领域，旨在促进产学研合作与交流，推动科技创新发展。 | 议题及讲师议题简介信息论起源于香农的著名论文“通信的数学理论”，主要包括数据压缩（去除冗余）和信道编码（抵抗噪声）两大部分。机器学习重在发现数据间的内在关系，从数据中学习并做出决定或预测。当香农遇见图灵、信息论与机器学习如何相互影响？本报告尝试抛砖引玉做一点探讨。一方面

美团技术团队

2022-09-26

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目标检测开源框架YOLOv6全面升级，更快更准的2.0版本来啦

图像识别神经网络深度学习人工智能腾讯云测试服务

总第536篇 | 2022年第053篇 YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用，于今年6月份在GitHub上开源。近日，美团视觉智能部发布了YOLOv6 2.0版本，推出了性能更强的全系列模型。 9月5日，美团发布了YOLOv6 2.0版本，本次更新对轻量级网络进行了全面升级，量化版模型 YOLOv6-S 达到了 869 FPS，同时，还推出了综合性能优异的中大型网络（YOLOv6-M/L），丰富了YOLOv6网络系列。其中，YOLOv6-M/L 在 COCO 上检测精度（A

美团技术团队

2022-09-20

1.4K0

讲座报名｜北京邮电大学石川：开放环境下图神经网络初探

微信腾讯会议神经网络深度学习人工智能

【清华大学-美团数字生活联合研究院学术沙龙】由清华大学-美团数字生活联合研究院发起和主办。自2022年3月起，定期邀请学术界、产业界专家，分享前沿技术和工业界实践经验，覆盖多个技术领域，旨在促进产学研合作与交流，推动科技创新发展。 | 议题及讲师议题简介近年来，越来越多的研究关注如何将神经网络应用到图数据上，形成了图神经网络的研究热潮。当前的图神经网络主要处理静态同质图数据，然而实际开放环境下交互系统构建的图数据往往具有异质性、动态性、稀疏性、脆弱性等特点。传统图神经网络需要满足数据固定不变、分布相同、

美团技术团队

2022-09-13

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美团搜索粗排优化的探索与实践

总第528篇 2022年第045篇粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中，基于业务实际场景，从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排，提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 前言 2. 粗排演进路线 3. 粗排优化实践 3.1 精排联动效果优化 3.2 效果性能联合优化 4. 总结 5. 附录 1. 前言众所周知，在搜索、推荐、广告等大规模工业界应

美团技术团队

2022-08-26

8100

ACM SIGIR 2022 | 美团技术团队精选论文解读

机器学习神经网络深度学习人工智能

总第524篇 2022年第041篇今年，美团技术团队有多篇论文被ACM SIGIR 2022收录，这些论文涵盖了观点标签生成、跨域情感分类、对话摘要领域迁移、跨域检索、点击率预估、对话主题分割等多个技术领域。本文精选了10篇论文做简要介绍（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。 SIGIR是信息检索方向的国际顶级会议（CCF-A类）。第 45 届国际信息检索大会（The 45th International ACM SIGIR Conference on Research and D

美团技术团队

2022-07-26

1.1K0

美团获得小样本学习榜单FewCLUE第一！Prompt Learning+自训练实战

深度学习机器学习神经网络人工智能 NLP 服务

总第515篇 2022年第032篇近日，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。 1 概述 2 方法介绍 2.1 增强预训练 2.2 模型结构 2.3 数据增强 2.4 集成学习&自训练 3 实验结果 3.1 数据集介绍 3.2 实验对比 4

美团技术团队

2022-06-13

1.2K0

美团图神经网络训练框架的实践和探索

神经网络数据结构 NLP 服务深度学习

总第510篇 2022年第027篇美团搜索与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。 1. 前言 1.1 问题和挑战 1.2 美团的解决方案 2. 系统概览 3. 模型框架 3.1 同质图 3.2 异质图 3.3 动态图 4. 训练流程框架 5. 性能优化 5.1 图数据结

美团技术团队

2022-05-20

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开课啦｜清华-美团联合课程《即时配送中的人工智能技术》

机器学习编程算法神经网络深度学习

依托清华-美团数字生活联合研究院清华自动化系和美团联合打造《即时配送中的人工智能技术》研究生课程今年春季将在清华首次开课！想知道一单外卖送到你的手上，中间到底经历了哪些复杂技术环节吗？想知道一线互联网公司是如何利用智能建模和优化理论来解决实际难题的吗？想知道机器学习、运筹优化算法在实际复杂场景落地面临哪些挑战吗？想知道如何成为应用 AI 解决实际问题的高手吗？欢迎加入《即时配送中的人工智能技术》课程！课程介绍《即时配送中的人工智能技术》课程由清华大学自动化系和美团联合开设。课程介绍实际工业场

美团技术团队

2022-03-04

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小样本学习及其在美团场景中的应用

监督学习 NLP 服务机器学习深度学习神经网络

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。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

美团技术团队

2021-08-26

1.3K0

KDD 2021｜美团联合多高校提出多任务学习模型，已应用于联名卡获客场景

迁移编程算法机器学习神经网络深度学习

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，并提高端到端获客转化率。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

美团技术团队

2021-08-26

1.6K0

ICLR 2021 | 美团AutoML论文：鲁棒的神经网络架构搜索 DARTS-

https 网络安全 linux 神经网络

高质量模型的设计和更新迭代是当前 AI 生产开发的痛点和难点，在这种背景下，自动化机器学习（AutoML）应运而生。2017年，谷歌正式提出神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS），并成为 AutoML 的核心组成部分。美团技术团队也对AutoML领域进行了积极探索，本文系美团与上海交通大学合作的一篇被深度学习顶会 ICLR 2021 收录的论文解读。

美团技术团队

2021-03-30

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ICDM论文：探索跨会话信息感知的推荐模型

数据分析数据结构机器学习神经网络深度学习

会话推荐是推荐领域的一个子分支, 美团平台增长技术部也在该领域不断地进行探索。不久前，该部门提出的跨会话信息感知的时间卷积神经网络模型CA-TCN被国际会议ICDM NeuRec Workshop 2020接收。本文会对论文中的CA-TCN模型进行介绍，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或者启发。

美团技术团队

2020-12-14

5940

AIOps在美团的探索与实践——故障发现篇

编程算法机器学习神经网络深度学习

AIOps，最初的定义是Algorithm IT Operations，是利用运维算法来实现运维的自动化，最终走向无人化运维。随着技术成熟，逐步确定为Artificial Intelligence for IT Operations——智能运维，将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维无法解决的问题。

美团技术团队

2020-11-03

1.1K0

KDD Cup 2020 自动图学习比赛冠军技术方案及在美团广告的实践

数据结构机器学习深度学习人工智能神经网络

ACM SIGKDD （国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。

美团技术团队

2020-09-04

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美团搜索中NER技术的探索与实践

机器学习神经网络深度学习人工智能

命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。

美团技术团队

2020-07-27

2.2K2

ICRA 2020轨迹预测竞赛冠军的方法总结

机器学习神经网络深度学习人工智能

行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环，已成为近年来的一项研究热点。在机器人领域国际顶级会议ICRA 2020上，美团无人配送团队从一百多支队伍中脱颖而出，在行人轨迹预测竞赛中夺得第一名。本文系对该预测方法的一些经验总结，希望能对大家有所帮助或启发。

美团技术团队

2020-06-16

1.1K0

一站式机器学习平台建设实践

机器学习神经网络人工智能编程算法深度学习

刚刚度过了一个特殊的春节，美美在这里给大家拜个晚年。相信大家作为各公司技术团队的骨干，应该也和我的同事们一样，正在紧张忙碌地用技术支撑着各方面的工作，同舟共济，抗击疫情吧。请大家注意做好个人和家庭防护，多加强运动，提高免疫力。让我们一起为武汉加油，愿疫情早日结束！

美团技术团队

2020-02-18

1.9K0

顶会论文：基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项极具挑战的技术难题。面向未来，美团正在积极研发无人配送机器人，建立无人配送开放平台，与产学研各方共建无人配送创新生态，希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中，提高物流配送效率。在此过程中，美团无人配送团队也取得了一些技术层面的突破，比如基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法，论文已发表在IROS 2019。IROS 的全称是IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，IEEE智能机器人与系统国际会议，它和ICRA、RSS并称为机器人领域三大国际顶会。

美团技术团队

2019-12-04

7820

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