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美团技术团队 | 美团 · 技术团队
… token 激活约 480 亿参数，在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力。 本文结合美团基础技术部在 AI 评审、问题排查和自动化开发中的真实实践，分享 AI 能帮上什么忙、容易在哪些地方犯错，以及哪些地方仍需要人来把关。比「多写代码」更重要的，是让代码和结论经得起验证。 本文分享这套系统的设计理念、架构演进与可信度设计，希望对大家有所帮…
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技术沙龙 | 美团 · 技术团队
美团 · 技术团队首页历史文章技术沙龙关于我们美团技术沙龙 美团技术沙龙由美团技术团队主办，定期邀请美团内部及业界技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖大模型、前端、后台、系统、算法、测试、安全等多个领域，同时还有国际顶会论文专题分享。 截止目前，我们已在北京、上海、厦门、成都等城市成功举办了几十期活动，近年来以线上直播分享为主，已经吸引了数万名工程师报名参会，我们愿意帮助更多的…
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历史文章 | 美团 · 技术团队
… token 激活约 480 亿参数，在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力。 本文结合美团基础技术部在 AI 评审、问题排查和自动化开发中的真实实践，分享 AI 能帮上什么忙、容易在哪些地方犯错，以及哪些地方仍需要人来把关。比「多写代码」更重要的，是让代码和结论经得起验证。 本文分享这套系统的设计理念、架构演进与可信度设计，希望对大家有所帮…
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美团 · 技术团队首页历史文章技术沙龙关于我们加载中…推荐阅读1美团 LongCat-2.0 正式发布：国产芯片上跑出的万亿参数模型2用Agent评测思路管理AI Coding：31万行代码AI重构的实践3美团搜索3.0：LLM 语义表征在排序模型的探索与应用4美团 EvoCUA 刷新开源 SOTA，会用电脑还会持续进化的智能体！5《Agent 评测白皮书》系列01：Agent…
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数字技术与制造业的未来 | Coursera
在這個單身日致力於職業發展。 享受全年的 Coursera Plus，享受 40% 的折扣。 了解制造业中的突破性数字技术及其带来的商业价值。 包含在 Coursera Plus•了解更多 中 了解制造业技术突破的基础知识及其商业应用 评估公司的价值、风险、挑战、规划和对员工的影响，并在案例研究中提出建议 数字技术正在从根本上改变制造业、物流业和管理咨询业价值链的方方面面。在本…
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用Agent评测思路管理AI Coding —— 31万行代码AI重构的实践 | 美团 · 技术团队
…合理的工程分层，Controller 等各种复杂逻辑揉在一个包内，形成了严重的“面条式代码”。在 31 万行代码的体量下，这种深度的技术债让日常开发“牵一发而动全身”，导致一线同学开发异常痛苦，交付效率遭遇严重瓶颈。 3. 协作模式风险放大，缺乏规范的 AI Coding 加速系统腐化 一年左右的时间，团队成员规模增至 3 倍，并且团队成员技术背景复杂，涵盖高并发、机器学习离线…
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极致IT-2026年AI智能体+AI全生态技术副业冲刺陪跑营 - Go语言中文网 - Golang中文社区
… 下载 官方文档 英文文档 中文文档 标准库中文版 Go指南 注册登录 分享 首页 文章 极致IT-2026年AI智能体+AI全生态技术副业冲刺陪跑营 sfhtyr · · 31 次点击 · · 开始浏览 第一次，站长亲自招 Gopher 了>>> 获课：jzit.top/26504/ 路飞学城出品：2026 AI智能体+AI全生态技术副业冲刺陪跑营方案 2026年的AI副业赛…
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美团搜索3.0：LLM 语义表征在排序模型的探索与应用 | 美团 · 技术团队
在大语言模型（LLM）技术的深刻影响下，搜索引擎正经历第三次范式跃迁：从 1.0 时代的“关键词文本匹配”，到 2.0 时代的“行为统计与个性化搜索”，再到 3.0 时代向“复杂意图理解与认知决策”的全面进化。 美团搜索团队正依托团垂融合新架构与生成式大模型新技术，全面重构本地生活搜索底座。本系列技术博客将持续介绍美团搜索 3.0 的技术探索，本文聚焦 LLM 语义表征在服务零…
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AI Coding与单元测试的协同进化：从验证到驱动 | 美团 · 技术团队
AI生成代码质量难以把控！本文分享来自美团的技术实践，三大策略破解AI编程痛点。单测快速验证逻辑正确性，安全网保护存量代码演进，TDD模式精准传递需求。告别「看起来没问题」的错觉，构建AI时代的代码质量保障体系。 目前，国内外很多AI Coding助手能在几秒钟内生成完整代码块，大大提升了开发效率，但这种高速开发模式也带来了潜在风险——与人工编码不同是，AI Coding助手生…
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美团 LongCat-2.5 正式开源：从看见，到抵达 | 美团 · 技术团队
…，多轮任务执行更可靠。目标不是为每个场景单独建模，而是让主线模型具备端到端完成专业办公任务的能力。 支撑这些提升的，是一组相互配合的技术设计。多专家在线教学负责将领域能力融入主线模型：学生先自主作答，专家再通过全词表 KL 散度纠正其概率分布；教师回复按固定长度切分以控制分布偏移；采样时共享 prefill 与 KV cache；训练时使用 Tree Attention，通过单…
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