离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术...

背景在大数据时代，数据已经成为公司的核心竞争力。此前，我们介绍了美团酒旅起源数据治理平台的建设与实践，主要是通过各种数据分析挖掘手段，为公司发展决策和业务开展提供数据支持。近期，业内数据安全事件频发，给相关企业造成了无可挽回的损失，更为数据安全防护意识薄弱的企业敲响了警钟。如何对公司内部数据最为集中的数据分析、数据服务、数据治理等各种数据类产品进行权限管控，已经成为数据安全建设中最为重要的任务..

背景近年来，数据安全形势越发严峻，各种数据安全事件层出不穷。在当前形势下，互联网公司也基本达成了一个共识：虽然无法完全阻止攻击，但底线是敏感数据不能泄漏。也即是说，服务器可以被挂马，但敏感数据不能被拖走。服务器对于互联网公司来说，是可以接受的损失，但敏感数据泄漏，则会对公司产生重大声誉、经济影响。在互联网公司的数据安全领域，无论是传统理论提出的数据安全生命周期，还是安全厂商提供的解决方案，...

总第538篇2022年 第055篇数据安全最大的挑战是高速扩张前提下，解决数据暴露性问题。Token化让安全成为数据默认属性，让安全性随数据自动扩展，从根本上解决效率和安全合规的矛盾，实现设计安全和默认安全。本文主要介绍了Token化方案、Token化安全性实现以及美团所做的一些工程实践和经验分享。0. 引言1. 数据科技对安全的挑战2. Token化-数字世界银行体系3. Token化方案介绍.

总第372篇2019年 第50篇提单页在美团外卖交易链路中非常重要，但随着业务不断发展，提单页模块越来越多，逻辑的耦合也越来越重。为了解决这一问题，需要实现提单页的动态化，而动态化是需要...

总第520篇2022年 第037篇在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。导语1 背景2 分析3 模型推理3.1 分布式3.2 CPU加速3.3 GPU加速4 特......

本文介绍了美团技术团队在国际顶会ICCV 2025中发表的5篇论文。同时，在ICCV 2025 举办的多模态推理竞赛中，美团基础研发平台/计算和智能平台组建的ActiveAlphaAgent团队，斩获赛题1真实场景视觉定位（VG-RS）冠军，赛题2空间感知视觉问答（VQA-SA）季军和赛题3创意广告视频视觉推理（VR-Ads）季军。本文也分享了这三道赛题的解题思路，希望相关研究能给同学们带来一些帮

总第472篇2021年 第042篇客服是在用户服务体验不完美的情况下，尽可能帮助体验顺畅进行下去的一种解决办法，是问题发生后的一种兜底方案。而智能客服能让大部分简单的问题得以快速自助解决，...

美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作，利用多模态检索实现图文食材的识别，扩展了多模态菜品食材识别的范围，提升了食材识别的准确性。

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