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讲座报名|美团无人机团队技术分享:大规模、高精度激光SLAM

【清华大学-美团数字生活联合研究院学术沙龙】由清华大学-美团数字生活联合研究院发起和主办。自2022年3月起,定期邀请学术界、产业界专家,分享前沿技术和工业界实践经验,覆盖多个技术领域,旨在促进产学研合作与交流,推动科技创新发展。| 议题及讲师议题简介大规模、高精度激光SLAM报告将介绍一种大规模、高精度的激光SLAM算法,包括局部建图、全局建图和实时定位三部分。在局部和全局建图中, 激光雷达的姿

#无人机
具身智能:从 “走近” 到 “走进”,寻找和突破人机共融边界

2024年具身智能成为备受瞩目的领域,它承载着人们对未来人机关系的无限遐想。然而,其发展之路充满挑战与机遇。为了深入探讨具身智能相关话题,2024年美团机器人研究院学术年会的圆桌论坛邀请行业多位专家,他们凭借丰富的经验和深入研究,为我们剖析具身智能在技术、商业、人机融合等方面的现状与未来,为我们提供理解具身智能这一前沿领域的多元视角和方向。讨论嘉宾谭章熹丨睿思芯科创始人兼CEO 、RIOS 图灵奖

IROS 2025 | 美团机器人研究院学术年会,具身智能大咖观点交锋

在深圳市科技创新局的指导下,美团机器人研究院与清华大学深圳国际研究生院联合举办「2025年美团第三届低空经济智能飞行管理挑战赛」,本届大赛以视觉语言导航在空地协同中的应用探索为赛题,开设「性能赛」与「创意赛」两大赛道,面向全球高校开放,吸引384名学生报名,最终15支参赛队伍脱颖而出,并在今年首次举办了性能赛线下决赛。这一主题,针对第一性是什么、软硬件的关系与协同、具身数据的多样性与质量、未来机器

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#机器人
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。

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#人工智能#语言模型
美团综合业务推荐系统的质量模型及实践

总第516篇2022年 第033篇推荐系统是效果导向的数据应用服务,在功能的“有”和“无”之间,有很长的效果“好”和“坏”的光谱。本文以用户请求的粒度建立质量模型,通过数据血缘关联了数据表、算法模型、系统服务和用户请求,并结合美团综合业务的实践进行了拓展泛化,希望能对大家有所帮助或启发。1 前言2 现状分析3 建设思路3.1 业务语境下的质量3.2 缺陷的考量和选择3.3......

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#大数据#编程语言#机器学习 +2
设计模式在美团外卖营销业务中的实践

一、前言随着美团外卖业务的不断迭代与发展,外卖用户数量也在高速地增长。在这个过程中,外卖营销发挥了“中流砥柱”的作用,因为用户的快速增长离不开高效的营销策略。而由于市场环境和业务环境的多变,营销策略往往是复杂多变的,营销技术团队作为营销业务的支持部门,就需要快速高效地响应营销策略变更带来的需求变动。因此,设计并实现易于扩展和维护的营销系统,是美团外卖营销技术团队不懈追求的目标和必修的基本功。本..

#设计模式
美团发布基于 N-gram 全新模型:嵌入扩展新范式,实现轻量化 MoE 高效进化

LongCat-Flash-Lite 的实践,为大模型的高效扩展提供了一种新的可能性:通过 N-gram 嵌入 与 系统级优化 的协同设计,我们得以用29亿~45亿的动态激活参数,在智能体与编码等关键任务上,实现与更大模型比肩的竞争力。

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#人工智能#机器学习#开源
美团EvoCUA刷新开源SOTA,会用电脑还会持续进化的智能体!

EvoCUA,一个基于经验进化范式的原生 Computer Use Agent。通过可验证的合成引擎、可扩展的交互基建和可进化的经验学习算法,我们探索出一条提升Computer Use能力的通用方法。在 OSWorld 基准测试中,EvoCUA 以56.7%的成功率刷新了开源模型的 SOTA,证明了这条路径的有效性。高信噪比数据是关键: 成功轨迹是低噪声但低信息量的,失败轨迹是高噪声但高信息量的。

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#开源#人工智能#算法 +1
2025 美团技术团队热门技术文章汇总

提前祝大家新年快乐,感谢这一路上,每一位伙伴的并肩前行与坚定支持。今年,我们精选了18篇具有代表性的技术文章,内容涵盖大模型开源、研发技能、产品服务三大方向。愿大家在新年里,奔赴更高、更远的山海~

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#人工智能#算法#机器学习
YOLOv6:又快又准的目标检测框架开源啦

总第518篇2022年 第035篇近日,美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6,能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中,视觉智能部不断进行了探索和优化,同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示,YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法,同时支持多种不同平台的......

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#算法#计算机视觉#机器学习 +2
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