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。

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参照国际数学竞赛官方竞赛大纲，题目被划分为五大类：代数方程与不等式（11 题，占比 22%）、函数与数列（13 题，占比 26%）、几何（5 题，占比 10%）、数论（9 题，占比 18%）、组合数学（12 题，占比 24%），覆盖数学奥赛核心知识点，考察模型在不同领域是否存在能力短板。表现最优的 GPT-5-Thinking（High）正确率仅 52.4%，且大部分模型表现低于 40%，即便头部

该基准通过科学的评测框架，首次揭示了多模态智能并非简单的线性叠加，而是遵循着一种乘积规律，这一规律在能力较弱的模型上体现为瓶颈限制，而在顶尖模型上则表现为协同增益的特性，这个全模态大模型的“组合定律”为行业提供了一种全新的、跨越模型规模的分析范式。为实现自动化评估，LongCat团队还提出了一个通用评分模型，通过对问题类型进行细分（如图7所示），并结合人工和自动标注多轮质量迭代的数据集（如图6所示

该基准通过科学的评测框架，首次揭示了多模态智能并非简单的线性叠加，而是遵循着一种乘积规律，这一规律在能力较弱的模型上体现为瓶颈限制，而在顶尖模型上则表现为协同增益的特性，这个全模态大模型的“组合定律”为行业提供了一种全新的、跨越模型规模的分析范式。为实现自动化评估，LongCat团队还提出了一个通用评分模型，通过对问题类型进行细分（如图7所示），并结合人工和自动标注多轮质量迭代的数据集（如图6所示

LongCat团队正式发布——「WOWService 大模型交互系统技术报告」，深度拆解了 「数据与知识双驱动」「自我优化训练」「四阶段训练流水线」「多 Agent 协同」 四大核心技术框架，希望对行业发展提供参考与启发。

LongCat团队正式发布——「WOWService 大模型交互系统技术报告」，深度拆解了 「数据与知识双驱动」「自我优化训练」「四阶段训练流水线」「多 Agent 协同」 四大核心技术框架，希望对行业发展提供参考与启发。

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......

背景美团点评酒旅运营需求在离线场景下，已经得到了较为系统化的支持，通过对离线数据收集、挖掘，可对目标用户进行T+1触达，通过向目标用户发送Push等多种方式，在一定程度上提高转化率。但T+1本身的延迟性会导致用户在产生特定行为时不能被实时触达，无法充分发挥数据的价值，取得更优的运营效果。在此背景下，运营业务需要着手挖掘用户行为实时数据，如实时浏览、下单、退款、搜索等，对满足运营需求用户进行...

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