大模型
ChatGPT 和其他类 GPT 的 AI 都是基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的大型语言模型。它们是使用深度学习技术训练的神经网络，具有自然语言理解和生成的能力。
这些模型都是基于无监督学习的方式进行训练的，利用大量的文本数据进行预训练，并通过微调和迁移学习等技术来完成各种自然语言处理任务，如问答、对话生成、文本摘要、情感分析等。
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美团技术团队
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语音大语言模型（Speech LLM）想落地，绕不开一个死结：既要快速理解语音里的语义，又要说出自然的音色，还得实时响应。比如智能音箱 "听不懂" 语音，车载助手 "说" 得像机器人，实时翻译延迟卡半秒 ------深究根源，全在 "语音 Token 化"：作为拆分语音为 Speech LLM "离散单元" 的关键步骤，传统方案始终没平衡好 ------ 要么缺语义、要么丢声学、要么延迟高，刚好卡了 Speech LLM 落地的 "死结"。 
得物技术
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一、背景 ==== 每次打开 Claude Code 开始新对话，它都是一张白纸。昨天你花了 10 分钟解释的项目架构、你反复纠正的代码风格偏好、你建立的特殊开发规范------全部归零。但是使用过 OpenClaw 和 Hermes 的同学都知道，这 2 个 agent 具备持久化记忆系统，这让我开始思考：能不能给 Claude Code 装上一套"长期记忆"系统？更进一步，不只是被动记忆，而是主动学习：观察我的行为模式、项目架构，提炼行为规律、项目知识，下次自动...
美团技术团队
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ACL（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是计算语言学和自然语言处理（NLP）领域的国际顶级学术会议。自 1962 年创办以来，ACL 已成为 NLP 领域规模最大、影响力最高的学术盛会，汇聚了来自全球学术界和工业界的顶尖研究者。  🎯 **活动预告** 6 月 11 日（周四）下午，我们将分享美团技术团队被 ACL 顶会...
美团技术团队
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大模型在 AIME、IMO 等高难度竞赛中拿奖拿到手，仿佛已经进化出了“人类最强大脑”。但与此同时，如果你问大模型：“离洗车店只有 50 米，我是开车去还是走路去？”。这些号称满分推理的模型，依然会一本正经地为你规划导航路线。 这种看似知识丰富，但没常识的现象，正是当前大模型评测的死穴：大模型虽然擅长记忆复杂的公式，却常常连一道简单的逻辑题都答不对。  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。在这个过程中，我们积累了三个关键经验，希望这篇实战经验...
禅道项目管理软件
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谁能想到，去年还只存在于畅想中的AI员工，如今已经真的成为现实。 今年年初，深圳市福田区就启用了70名基于DeepSeek开发的“AI数智员工”，开启人机协同办公。 当下的现实已经变成：人类能做的常规工作，AI也能做，甚至能更快速高效地做，比如发邮件、整理反馈工单、梳理任务进度等等。这意味着，AI不再是个聊天对话框，我们可以让AI做更多的执行类工作，让它们像真正的职场同事那样，独立执行任务、交付任务结果。 当然，这并...
商汤万象开发者
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本文将深入探讨在多模型工程落地中，一个看似不起眼却极度影响开发体验的问题——模型入口的统一与类型识别，并详细解析 LazyLLM 是如何通过优雅的机制解决它的。 1. 背景与问题：模型入口为何"四分五裂"？ 在多模型工程里，最先让人头疼的，往往不是模型效果，而是入口不统一。 明明业务逻辑都是“用一个模型处理数据”，但在写代码前，开发者却被迫要先做一堆“选择题”： 这是在线 API，还是本地部署部署的模型？ 这是文本对...
美团技术团队
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如果你看过今年春晚武术节目《武BOT》，一定会对那群与人类武者同台对打的机器人印象深刻。但在流畅的武术动作背后，是一个工程师团队连续数周针对特定舞台、特定灯光反复调试后才可能达到的动作丝滑。  为什么机器人在固定场景下表现良好，但换一个环境、任务，泛化能力就会明显下降？ 究其根源，是具身行业缺少带动作标注的训练数据进行泛化学习...
商汤万象开发者
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一、三天搭出 AI Agent，却被上下文坑翻了 2026年，一个人就是一支技术团队。 最近大家用Claude Code，OpenClaw这类AI助手爽写Agent，三天起高楼，五天宴宾客——不需要后端经验，甚至不需要理解什么是"并发"。本地测试时，多轮对话丝滑得像德芙，检索精准得像狙击枪，你觉得稳了，准备迎接人生第一笔被动收入。 但真实用户涌入后，系统开始"变异"：用户A收到了用户B的隐私记录，昨天保存的设置 magically 串到了别人账号里，同...
得物技术
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# 一、背景 推荐系统在提升用户体验的同时，也面临着信息茧房、兴趣收敛和内容同质化的挑战。随着用户与系统交互的深入，"推荐→用户反馈→再推荐"的闭环会逐渐强化用户的少数主兴趣，导致推荐结果趋同，降低用户的新鲜感与满意度。 生成式AI技术的快速发展为推荐系统带来了新的机遇。与传统的判别式匹配范式不同，生成式召回通过预测用户下一个可能点击的内容，实现从"匹配已知"到"预测潜在"的范式转变。在得物社区这一潮流生活...
商汤万象开发者
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## 1\. 背景与问题 在真实工程环境里，算力平台几乎从来不是单一、稳定的。 公司内部，可能同时维护着多套集群；不同团队用着不同的调度系统；业务一调整，平台就升级、迁移，甚至整体更换。而一旦对外部署或交付给客户，运行环境的不确定性只会更高。不同平台之间，往往在这些地方差异明显： - **作业提交方式不同**：有的用 `srun`，有的用 `kubectl`，有的则是云厂商的专有 CLI。 - **资源申请参数不一致**：GPU、CPU、内存的...
商汤万象开发者
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很多 AI 应用在原型阶段都很顺：模型能调通，RAG 能跑起来，Agent 也能串起来。但一旦进入工程化部署，问题就变了。 真正麻烦的，往往不是“某个模块能不能工作”，而是： 多个模块怎么在同一条链路里协同； 下游步骤如何拿到原始输入和上游中间结果； 一条 pipeline 里哪些模块需要部署，谁来启动，URL 怎么回填； tracing、hook、状态管理，怎么和业务流程放在一起。 这正是 LazyLLM 设计 Flow 组件时要解决的问题。它不是只想...
美团技术团队
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 引言 --- 现如今的大语言模型已经能流畅地写文章、写代码，甚至执行复杂的 Agent 工作流，然而，它们在面对严谨的数学定理证明时，却往往显得力不从心。 在常规的数学解题中，模型只需要"答对最终数值"即可，但数学定理证明不同，它要求极度严苛的逻辑链条，任何一句自然语言的模棱两可，都可能导致整个证明的崩塌。那么，如何让 AI 从"猜答...
商汤万象开发者
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问题：调用主体不明 在工程框架里，有一类很隐蔽但很常见的问题：同一个方法，看起来一样，结果却完全不同。å 为什么？因为方法的语义，不只取决于“做了什么”，还取决于——谁在调用。 很多操作天然分两种： 类级操作：影响全局 实例级操作：只影响当前对象 但问题在于，这两种操作，写法往往是一样的，于是就很容易出现这种情况：本来只是想改当前对象，结果把全局改了；或者全局状态，被某个实例悄悄改掉。更麻烦的是，这类...
美团技术团队
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引言 --- 物理世界的信息由图像、声音、文字交织而成。今天的大模型，本质上仍然是**以语言为中心的建模系统**，语言作为人类智慧符号化表述，在"压缩即智能"的范式下表现出强大的能力。但通往真正的物理世界智能，也许语言并不是世界的边界。视觉、语音与文本等多模态信号，实际上是对现实物理对象的不同侧面投影。  这就引出一个根本问题：**能...
OpenAgents
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OpenClaw火了。 3 个月内斩获 28 万 GitHub Star ，这个全能的AI助手帮你聊天、管日程、写代码···· 显而易见，AI 正从"聊天"走向"行动"。 但行动之后呢？随着养虾热潮深入，新的问题浮现：当多个智能体需要一起完成复杂任务时，谁来负责协调？如何让不同智能体一起工作？ OpenAgents 给出了答案：Agent 网络。 OpenAgents是一个专注于多智能体协作的开源框架，支持跨框架协作，多个智能体可以在其中相互沟通协作、共享资源，...
美团技术团队
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近日，美团 LongCat 团队正式对外发布并开源 LongCat-Flash-Thinking-2601。作为已发布的 LongCat-Flash-Thinking 模型的升级版，LongCat-Flash-Thinking-2601 在 Agentic Search（智能体搜索）、Agentic Tool Use（智能体工具调用）、TIR（工具交互推理）等核心评测基准上，均达到开源模型 SOTA 水平。  该模型尤其在工具调用上表现出卓越的泛化...
美团技术团队
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[AAAI](https://aaai.org/) 是人工智能领域顶级的国际学术会议，本文精选了美团技术团队被收录的8篇学术论文（附下载链接），覆盖大模型推理、 退火策略、过程奖励模型、强化学习、视觉文本渲染等多个技术领域，希望这些论文能对大家有所帮助或启发。  01 Promoting Efficient Reasoning with Verifiable Stepwise Reward -----------------...
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