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美团技术团队 | 美团 · 技术团队
…让普惠落地成为可能。 ACL 2026杰出论文奖（Outstanding Paper）揭晓，全球共 18 篇入选，其中包含美团履约技术团队的1篇论文。本文介绍了一种专为 RLVR 设计的低秩训练方法，以及它在业务 Agentic RL 中的落地经验。 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…
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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
…让普惠落地成为可能。 ACL 2026杰出论文奖（Outstanding Paper）揭晓，全球共 18 篇入选，其中包含美团履约技术团队的1篇论文。本文介绍了一种专为 RLVR 设计的低秩训练方法，以及它在业务 Agentic RL 中的落地经验。 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…
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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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美团 EvoCUA 刷新开源 SOTA，会用电脑还会持续进化的智能体！ | 美团 · 技术团队
…能力，但在面对复杂的计算机图形界面操作（Computer Use）任务时，仍受限于高质量数据稀缺与环境交互反馈缺失的双重挑战。美团技术团队推出了 EvoCUA 模型并在 Github、Huggingface 开源，通过构建可验证数据合成引擎与十万级并发的交互沙盒，将训练范式从传统的“静态轨迹模仿”转变为高效的“经验进化学习”。该方案在权威评测基准 OSWorld 上以 56.7…
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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
美团正式开源 LongCat-2.5，采用 MIT 协议，支持商用推理部署与二次训练，无需额外授权。 LongCat-2.5是面向长程智能体任务的原生多模态模型，在复杂代码库开发、完整项目构建、Visual Coding 与专业办公场景中，端到端交付能力均有明显提升。模型总参数 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，支持一百万上下文。针对显存与带宽受限的国产算…
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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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《Agent 评测白皮书》系列01：Agent 评测全览 | 美团 · 技术团队
一是基座模型的能力持续进化，它带来的结果是对使用者的要求在往下降。早期要让模型稳定地按格式输出、正确地选中一个工具，需要反复打磨 Prompt、设计各种兜底。现在这些能力越来越多地由模型本身承担，长上下文、原生工具调用、更强的指令遵循和多步推理，把大量原本需要工程去补的地方补上了。 二是 Agent 框架的功能持续丰富。从早期需要自己实现规划、记忆、工具注册和状态管理，到现在框…
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美团正式发布 LongCat-2.5：面向智能体任务的原生多模态模型 | 美团 · 技术团队
美团正式发布 LongCat-2.5，这是一个面向长程智能体任务的原生多模态模型。模型总参数量为 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化了原生视觉理解与智能体编程能力。 新模型在长程智能体任务中有明显效果提升，这源于我们在长序列训练中加入了更多长程轨迹数据，并通过大规模长程强化学习，提升模型在复杂代码库开发、完整项…
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