尽管基于BERT的模型在NLP诸多下游任务中取得了成功，直接从BERT导出的句向量表示往往被约束在一个很小的区域内，表现出很高的相似度，因而难以直接用于文本语义匹配。为解决BERT原生句子表示这种“坍缩”现象，美团NLP中心知识图谱团队提出了基于对比学习的句子表示迁移方法——ConSERT，通过在目标领域的无监督语料上Fine-tune，使模型生成的句子表示与下游任务的数据分布更加适配。在句子语义匹配（STS）任务的实验结果显示，同等设置下ConSERT相比此前的SOTA大幅提升了8%，并且在少样本场景下仍表现出较强的性能提升。 阅读全文

实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究，对视频的实例分割（Video Instance Segmentation，简称VIS）的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的，无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景，还是网络媒体中的长短视频，大多数为视频流的信息而非纯图像信息。因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义，本文系美团无人配送团队在CVPR 2021发表的一篇论文解读。 阅读全文

你因科技而精彩，科技因你而腾飞。 阅读全文

外卖菜品命名个性化程度高，为运营分析、召回排序、后台管理等业务带来一定的困难。本文系外卖美食知识图谱系列的第二篇文章，介绍了外卖从零到一建设菜品标准化体系的过程及方案，涉及的主要技术包括NLP领域的实体抽取、文本匹配、关系分类，以及CV领域的图像匹配等。最后，通过标准名在外卖业务中的应用实践，验证了标准名体系建设的价值和意义。 阅读全文

本文系外卖美食知识图谱系列的第三篇文章，从技术层面我们会介绍外卖套餐搭配的技术方案，包括离线、实时的套餐搭配的迭代，套餐质量评估方案，同时会介绍套餐搭配的业务应用。 阅读全文

菜品是外卖交易过程的核心要素，对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章，系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌，包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和美食业务主题属性。《外卖商品的标准化建设与应用》将重点介绍外卖菜品标准化建设思路、技术方案和业务应用。由于外卖的业务特点是搭配成单，而《外卖套餐搭配的探索和应用》一文会针对性地介绍外卖套餐搭配技术的迭代以及应用实践。希望对从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。 阅读全文

在微服务架构下，服务拆分会让API的规模成倍增长，使用API网关来管理API逐渐成为一种趋势。美团统一API网关服务Shepherd就是在这种背景下应运而生，适用于美团业务且完全自研，用于替换传统的Web层网关应用，业务研发人员通过配置的方式即可对外开放功能和数据。本文将介绍美团统一API网关诞生的背景、关键的技术设计和实现，以及API网关未来的规划，希望能给大家带来一些帮助或者启发。 阅读全文

图灵平台是美团配送技术团队搭建的一站式算法平台，图灵平台中的在线服务框架——图灵OS主要聚焦于机器学习和深度学习在线服务模块，为模型和算法策略的线上部署和计算提供统一的平台化解决方案，能够有效提升算法迭代效率。本文将与大家探讨图灵OS在建设和实践中的思考和优化思路，希望能对大家有所帮助或者启发。 阅读全文

GraphQL是Facebook提出的一种数据查询语言，核心特性是数据聚合和按需索取，目前被广泛应用于前后端之间，解决客户端灵活使用数据问题。本文介绍的是GraphQL的另一种实践，我们将GraphQL下沉至后端BFF层之下，结合元数据技术，实现数据和加工逻辑的按需查询和执行。这样不仅解决了后端BFF层灵活使用数据的问题，这些字段加工逻辑还可以直接复用，大幅度提升了研发的效率。本文介绍的实践方案已经在美团部分业务场景中落地，并取得不错效果，希望这些经验能够对大家有帮助。 阅读全文

Serverless是目前比较热门的技术话题，各个大云厂商以及互联网大厂内部都在积极建设Serverless产品。本文将介绍美团Serverless产品在落地过程中的一些实践经验，其中包括技术选型的考量、系统的详细设计、系统稳定性优化、产品的周边生态建设以及在美团的落地情况。虽然各个公司的背景不尽相同，但总有一些可以相互借鉴的思路或方法，希望能给大家带来一些启发或者帮助。 阅读全文

数据开发过程中会不断引入一些问题，而数据治理就是要不断消除引入的问题，保障数据准确、全面和完整，为业务带来价值，同时合理管理数据权限，避免数据泄露带来的业务风险。数据治理是数据化公司的一项重要能力。 阅读全文

对美团安全团队来说，引入领先的安全技术设计能力，构建全方位、多维度智能防御体系，是我们不懈追求的目标。美团有众多基础设施，核心业务系统也需要以成熟的方法论进行威胁评审。本文将着重分享威胁建模是如何帮助美团安全团队评估、发现大量安全设计的风险，以及互联网企业应该如何大范围地实施威胁建模并完整地进行落地。 阅读全文

美团有比较多的图数据存储及多跳查询需求，亟需一种组件来对千亿量级图数据进行管理。海量图数据的高效存储和查询是图数据库研究的核心课题，如何在大规模分布式场景中进行工程落地是我们面临的痛点问题。下面介绍美团在图数据库选型及平台建设方面的一些工作。 阅读全文

弹性伸缩具有应突发、省成本、自动化的业务价值。平台侧将各业务零散、闲置资源进行整合，形成一个大规模资源池，通过弹性调度、库存管控技术在公司运营成本和业务体感中寻求较好的平衡。本文将介绍弹性伸缩系统落地过程中面临的技术挑战、推广以及运营层面的一些思考。 阅读全文

谷歌 2017 年正式提出神经网络架构搜索用于自动化生成模型架构，这项技术即被业界寄予厚望，成为 AutoML 的核心组成部分。凭借日益增强的算力和持续迭代的 NAS 算法，视觉模型在架构层面诞生了像 EfficientNet、MobileNetV3 等影响力深远的系列模型，NAS 也应用到了视觉、NLP、语音等领域的很多方向。NAS 作为生成 AI 模型的 AI，其重要意义不言而喻。美团在 NAS 方向也开展了深入性的研究，并对该领域保持着积极的探索。 阅读全文

此前，前端工程师尝试过将业务组件模块化构建成通用视图库，并通过拖拽、拼接等形式搭建业务模块，从而实现视图复用，降低设计稿转代码的研发成本。但随着业务的发展和个性化的驱动，通用视图库无法覆盖所有应用场景，本文提出了一种设计稿自动生成代码的方案。 阅读全文

美团外卖商家端业务围绕数百万商家，在 PC 和 App 上分别提供了交易履约、运营、广告、营销等一系列功能，且经常有外投 H5 的场景（如外卖学院、商家社区、营销活动等）。在这种多形态的业务场景下，如何保障多端体验一致性、如何提升多端迭代效率一直是商家端产研关注的重点。 阅读全文

OCTO 2.0是美团下一代分布式服务治理系统，它基于美团现有服务治理系统OCTO 1.0与Service Mesh通信基础设施层的结合，是命名服务、配置管理、性能监控、限流鉴权等服务治理功能的全新演进版本。本文主要讲述OCTO 2.0的重要功能及实现思路，希望能对从事相关开发的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

本文介绍了外卖特征平台在特征生产、特征获取计算以及训练样本建设过程中遇到的挑战以及优化思路，为外卖业务的算法迭代提供了有力支撑。 阅读全文

本文介绍了美团平台自研的一款cocoapods插件，该插件可以大幅提升iOS工程代码的编译速度。文章前半部分主要介绍相关的原理，后面阐述了在工程层面的实践，希望能给从事相关开发的同学带来一些帮助或者启发。 阅读全文