美团 关于美团:知识图谱可视化技术在美团的实践与探索 常识图谱可视化能够更直观地查看和剖析常识图谱的数据。本文次要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互性能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实际…
美团 关于美团:短视频内容理解与生成技术在美团的创新实践 针对视频数据，如何通过计算机视觉技术用相干数据，为用户和商家提供更好的服务，是一项重要的研发课题。本文将为大家分享短视频内容了解与生成技术在美团业…
美团 关于美团:TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践 美团机器学习平台基于外部深度定制的TensorFlow研发了Booster GPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的个性，从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化，最终其性价比达到CPU工作的2~4倍。本文次要讲述Booster架构的设计实现、性能优化及业务落地工作，心愿能对从事相干开发的同学有所帮忙…
美团 关于美团:NeurIPS-2021-｜-Twins重新思考高效的视觉注意力模型设计 Twins 是美团和阿德莱德大学单干提出的视觉注意力模型，相干论文已被 NeurIPS 2021 会议接管。本文次要讲述 Twins 解决的难点、设计和实现思路，以及在美团场景的摸索落地，心愿能对从事视觉算法研发的同学有所帮忙和启发。
美团 关于美团:美团内部讲座-清华大学崔鹏因果推断技术最新的发展趋势 随着人工智能的一直倒退，平安及合规问题变得越来越重要。以后机器学习比拟大的一个局限性在于其学习模型都是基于关联框架，这种框架存在样本抉择偏差的问题，且其稳定性也较差。而因果推理模型的呈现，给机器学习关上了一个新的思路。美团技术团队特地邀请到清华大学计算机学院长聘副教授崔鹏老师，请他为美团技术团队…
美团 关于美团:异构广告混排在美团到店业务的探索与实践 在LBS（Location Based Services, 基于地位的服务）间隔束缚下，候选较少制约了整个到店广告排序零碎的后劲空间。本文介绍了咱们从候选类型角度进行候选扩大，通过高性能的异构混排网络来应答性能的挑战，从而晋升了本地生存场景排序零碎的潜能下限。心愿能给从事相干方向的同学以启发。
美团 关于美团:GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践 GPU等专用芯片以较低的老本提供海量算力，曾经成为机器学习畛域的外围利器，在人工智能时代施展着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景，是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜寻/举荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程，心愿能对从事相干利用研发的同学有所帮忙或启发。
美团 关于美团:广告平台化的探索与实践-美团外卖广告工程实践专题连载 随着美团外卖业务一直倒退，外卖广告引擎团队在多个畛域进行了工程上的摸索和实际，目前曾经获得了一些成绩。咱们打算通过连载的模式分享给大家，本文是《美团外卖广告工程实际》专题连载的第一篇。本文针对业务提效的指标，介绍了美团外卖广告引擎在平台化过程中的一些思考和实际。
美团 关于美团:美团搜索中查询改写技术的探索与实践 查问改写是对用户Query拓展改写词，用更好的表述，帮用户召回更多合乎需要的后果。查问改写对于文本布尔检索系统是十分重要的扩召回伎俩，通过优化该算法模块可能间接且显著地晋升搜寻体验。本文次要讲述在美团的搜寻场景下查问改写我的项目的迭代方向和实现思路，心愿能对从事搜寻、广告、举荐中召回相干工作的同学有所启发…
