DeepSeek R1模型权重原生为FP8类型，仅能被英伟达新型GPU支持。美团技术团队进行了INT8精度量化的尝试，量化后模型精度基本无损，可部署到A100等其他型号GPU，从而解锁了芯片限制；相比BF16实现了50%的吞吐提升，降低了推理成本。相关技术已在Hugging Face上开源。

聚合页广告将商家和优惠信息以多种形式聚合展示给用户，是美团广告业务中一个重要的业务场景。本文从最能影响用户决策的“发券”和“排序”两个方向出发，介绍了上下文感知建模在广告场景的落地方案，证明了聚合页上下文感知的收益空间。希望能对从事相关研究的同学带来一些启发或帮助。

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合作项目，并取得了一些的成果，希望分享给大家。

在管理企业大规模服务弹性伸缩的场景下，Web应用的负载时序数据分析和预测至关重要。然而，由于应用的周期性特征和负载的复杂性，寻找一种能够适应所有应用的预测模型成为了一项挑战。美团与中国人民大学信息学院柴云鹏教授团队展开了“预测技术在弹性伸缩场景的应用”科研合作，取得了较好的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。

值蛇年春节到来之际，我们精选过去一年公众号30多篇技术文章和科研论文，整理制作成一本600多页的电子书，作为一份特别的新年礼物，献给每一位热爱技术的你。愿大家乘风破浪，勇往直前！

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，希望能给从事鸿蒙研发的同学提供一些借鉴。

本文整理了2024年美团技术团队最为热门的10篇技术文章，这些文章覆盖了基础理论、数据存储、因果推断、搜索推荐、智能测试、知识图谱、领域驱动设计等多个技术领域，期望这些精选内容能为大家带来一些启发或帮助。愿大家在新的一年里，持续深耕技术沃土，稳步前行，不断攀登新的高峰。

美团到店研发平台质量工程部与复旦大学计算机学院周扬帆教授团队展开了大前端智能化测试领域的科研合作，从UI界面内容一致性校验入手，并实现了一套自动化智能检测流程，相关论文被软件工程领域具有国际影响力的会议ICSE 2024（CCF-A类会议）的Software In Practice Track（软件工程实践应用）收录。

本文精选了美团技术团队被 CIKM 2024 收录的 8 篇论文进行解读，覆盖了自监督学习、解释生成、CTR预测、跨域推荐、向量召回、图像生成、时效预测等多个技术领域。这些论文有美团独立研究，还有跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。

长久以来，容器要实现动态化和双端复用，难免要牺牲掉一些性能。有没有办法让动态化容器的性能尽可能接近原生？美团金服大前端团队给出了一种解决方案，尝试突破动态化容器的天花板。

本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证，在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据，并在落地过程中解决了美团多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。

大众点评技术部/搜索与内容智能团队组成的BlackPearl队伍，参加了2024年KDD 2024 OAG-Challenge Cup赛道的WhoIsWho-IND、PST、AQA三道赛题，以较大优势包揽了该赛道全部赛题的冠军，本文对这三个赛道的夺冠方案分别进行了解读，希望对大家有所帮助或启发。

本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。

本文整理自美团技术沙龙第81期《美团在广告算法领域的探索及实践》(B站视频)。文章首先介绍了美团信息流广告业务以及预估技术的现状，然后重点分享了信息流广告预估在美团的具体实践，围绕决策路径、超长超宽建模和全还原建模等多个维度进行了分享，最后是一些总结和展望，希望能对大家有所帮助或启发。

本文精选了美团技术团队被ACL 2024收录的4篇论文进行解读，论文内容覆盖了训练成本优化、投机解码、代码生成优化、指令微调（IFT）等技术领域。这些论文是美团技术团队跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。

近日，来自大众点评技术部/搜索与内容智能团队组建的BlackPearl队伍，参加了KDD 2024 OAG-Challenge Cup赛道的WhoIsWho-IND、PST、AQA三道赛题，以较大优势包揽了该赛道全部赛题的冠军。

本文精选了美团技术团队被SIGIR 2024收录的3篇论文进行解读，第一篇论文围绕如何利用深度学习，来整合广告拍卖和混排；第二篇论文扩展定义了全用户纵向联邦推荐范式，并首次提出基于检索增强的纵向联邦推荐框架ReFer，解决了跨域特征缺失问题；第三篇论文提出了一种新颖的框架——解耦对比超图学习，并应用于下一个兴趣点推荐任务中。

本文精选了美团技术团队被 KDD 2024 收录的 5 篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调度决策等多个技术领域。这些论文都是美团与高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。

本篇文章将深入探讨多线程编程的基本概念（原子操作、CAS、Lock-free、内存屏障、伪共享、乱序执行等）、常见模式和最佳实践。通过具体的代码示例，希望能够帮助大家掌握多线程编程的核心技术，并在实际开发中应用这些知识，提升软件的性能和稳定性。