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美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat,动态计算开启高效 AI 时代

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,总参数 560 B,激活参数 18.6B~31.3B(平均 27B),实现了计算效率与性能的双重优化。

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#人工智能
美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat,动态计算开启高效 AI 时代

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,总参数 560 B,激活参数 18.6B~31.3B(平均 27B),实现了计算效率与性能的双重优化。

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#人工智能
美团正式发布并开源 LongCat-Flash-Chat,动态计算开启高效 AI 时代

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,总参数 560 B,激活参数 18.6B~31.3B(平均 27B),实现了计算效率与性能的双重优化。

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#人工智能
顶会论文:基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法

总第371篇2019年 第49篇1. 背景民以食为天,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Sta

美团 M17 团队开源 Meeseeks 评测集:揭秘大模型的 “听话”能力

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,并在魔搭社区、GitHub、Huggingface等开源平台上线。

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#大数据#人工智能
目标检测开源框架YOLOv6全面升级,更快更准的2.0版本来啦

9月5日,美团视觉智能部发布了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。YOLOv6 支持检测模型训练、评估、预测以及模型量化、蒸馏等全链路开发流程,同时支持 GPU(TensorRT)、CPU(OPENVINO)、ARM(MNN、T

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#目标检测#开源#深度学习
SIGIR 2021 | 广告系统位置偏差的CTR模型优化方案

总第457篇2021年 第027篇美团到店广告平台算法团队基于多年来在广告领域上积累的经验,一直在数据偏差等业界挑战性问题不断进行深入优化与算法创新。在之前分享的《KDD Cup 2020...

#大数据#算法#计算机视觉 +2
美团SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结

总第547篇2022年 第064篇美团语音交互部针对跨语言结构化情感分析任务中缺少小语种的标注数据、传统方法优化成本高昂的问题,通过利用跨语言预训练语言模型、多任务和数据增强方法在不同语言间实现低成本的迁移,相关方法获得了SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道的冠军。1. 背景2. 赛题简介数据介绍评估指标3. 现有方法和问题4. 我们的方法5. 方法实现和实验分析5.1 模型选择5.2

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#人工智能#深度学习
SOTA!目标检测开源框架YOLOv6 3.0版本来啦

近日,美团视觉智能部发布了 YOLOv6 3.0 版本,再一次将目标检测的综合性能推向新高。YOLOv6-L6 检测精度和速度超越 YOLOv7-E6E,取得当前实时目标检测榜单 SOTA。本文主要介绍了 YOLOv6 3.0 版本中引入的技术创新和优化,希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1. 概述2. 关键技术介绍2.1 表征能力更强的 RepBi-...

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#目标检测#深度学习#计算机视觉 +1
美团外卖【成都】技术团队,招人啦!

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