0x00 背景华为鸿蒙单框架操作系统HarmonyOS NEXT已于2024年10月23日正式发布Release版。HarmonyOSNEXT仅支持鸿蒙原生应用，不再兼容安卓。本文对鸿蒙公开资料进行了深入分析和解读，梳理了鸿蒙单框架应用的签名机制，拆解每一步的实操过程和背后的实现原理，并对源码分析整理签名的校验机制。从中管中窥豹，探究鸿蒙系统的安全设计思路，给从事鸿蒙研发的同学提供一些借鉴。成文过

美团科研合作致力于搭建美团技术团队与高校、科研机构、智库的合作桥梁和平台，依托美团丰富的业务场景、数据资源和真实的产业问题，开放创新，汇聚向上的力量，围绕机器人、人工智能、大数据、物联网、无人驾驶、运筹优化等领域，共同探索前沿科技和产业焦点宏观问题，促进产学研合作交流和成果转化，推动优秀人才培养。本文精选美团技术团队在大模型方向沉淀的最新学术论文，内容覆盖大语言模型、大模型系统与架构优化、多模态理

当你和智能语音机器人对话交互时，你是否好奇电话背后的机器人如何“听懂”你的意思，又如何像人一样“回答”你的问题？其中比较重要的技术就是 MRCP。本文主要介绍了 MRCP 在美团语音交互中的实践和应用，基于美团自研的语音识别及语音合成能力，我们提升了外呼通话的成功率，并且保证了更好的用户体验。一、背景1.1 MRCP 是什么1.2 MRCP 使用场景1.3 美团自...

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，...

当团队 90% 以上的代码由 AI 生成，31 万行的复杂业务系统还在高速膨胀，你会发现一个反直觉的事实：AI Coding 不会自动收敛复杂度 —— 没有统一规范的约束，不同人用 AI 写出的代码风格各异，系统反而会加速腐化。本文记录了我们如何在不停止业务交付的前提下，完成这场重构。

能不能让 AI 直接学会声音本身的规律，跳过中间环节？为破解这一技术瓶颈，美团 LongCat 团队正式发布 LongCat-AudioDiT。在该模型中，我们彻底抛弃梅尔谱等中间表示，直接在波形潜空间进行基于扩散模型的文本转语音（Text-to-Speech, TTS），从根源阻断数据转换的级联误差。

LARYBench （Latent Action Representation Yielding Benchmark），一个指引从大规模的视觉数据学习到通用的隐式动作表征的系统化评测基准。实验结果表明：在动作泛化和控制精度上，通用视觉模型的表现均显著优于专门为具身智能设计的动作专家模型，具身动作表征可以从大规模人类视频数据中涌现。

LARYBench （Latent Action Representation Yielding Benchmark），一个指引从大规模的视觉数据学习到通用的隐式动作表征的系统化评测基准。实验结果表明：在动作泛化和控制精度上，通用视觉模型的表现均显著优于专门为具身智能设计的动作专家模型，具身动作表征可以从大规模人类视频数据中涌现。

General 365 将推理评测从专业知识依赖中剥离出来，让我们直观地看到了大模型在真实世界的通用推理任务上的短板。

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...