美团技术团队

复旦大学与美团 LongCat 联合推出 R-HORIZON——首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的评测框架与训练方法。...

美团 LongCat 团队发布数学推理评测基准—— AMO-Bench。该评测集共包含 50 道竞赛专家原创试题， 所有题目均对标甚至超越 IMO 竞赛难度。...

LongCat 团队正式发布——「WOWService 大模型交互系统技术报告」，深度拆解了 「数据与知识双驱动」「自我优化训练」「四阶段训练流水线」「多 Agent 协同...

UNO-Bench通过一个统一的框架，不仅能同时精准衡量模型的单模态与全模态理解能力，更首次验证了全模态大模型的“组合定律”。...

针对 Speech LLM 落地中的音频处理难题，美团 LongCat 团队正式开源专用语音编解码方案 LongCat-Audio-Codec。真正让语音大模型既 “听懂”...

美团 LongCat 团队研发的 VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）正式发布，这是当前高度贴近真实生活场景所面...

LongCat-Flash-Omni 是业界首个实现 “全模态覆盖、端到端架构、大参数量高效推理” 于一体的开源大语言模型。...

美团 LongCat 团队正式发布 LongCat-Video 视频生成模型 —— 不仅以统一模型在文生、图生视频基础任务上达到开源最先进水平，更依托原生视频续写任务预训练...

计算机视觉国际大会（ICCV， International Conference on Computer Vision），是由IEEE主办的顶级会议之一。...

团数据库团队推出了数据库容量评估系统，旨在解决数据库容量评估与变更风险防控等领域难题。系统具备数据操作安全、结果真实可靠、灵活高效赋能等特点，有效提升数据库稳定性与资源利用...

美团业务研发搜推平台部算法团队创新提出可验证过程奖励机制（VSRM），针对大模型推理中的冗余回复与过度思考问题，精准奖励有效推理步骤，显著缩减输出长度并提升推理效率。...

目前已在 GitHub 开源并获 1.6K Stars, Hugging Face 月下载量 64.8K，受到了很多好评，能够应用到电商直播、教育、影视等领域。...

美团M17团队与SGLang团队一起合作，共同实现了LongCat-Flash模型在SGLang上的优化，欢迎大家体验。...

本次论坛聚焦大模型的前沿理论与产业变革，将邀请郑纬民院士、多位学者和美团技术专家，提供多维视角，共探大模型技术边界拓展与落地实践路径。...

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，实...

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、H...

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...

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...

本文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。...