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，让复杂问题有机会被人工高效解决。在用户服务的全旅程中，美团平台/搜索与NLP部提供了问题推荐、问题理解、对话管理、答案供给、话术推荐和会话摘要等六大智能客服核心能力，以期达到低成本、高效率、高质量地与用户进行沟通的目的。本文主要介绍了美团智能客服核心技术以及在美团的实践，希望能给从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。

CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。

本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合，同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工，互相补充，形成易开发、易维护且效率高的流水线，兼顾开发效率与生产成本，以较好的投入产出比满足业务的多样性需求。

美团的各个业务有着丰富的NLP场景，而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源，成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法，并在美团场景进行了实验，效果上也取得了一定的提升。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

很多应用通常都需要用定向展示广告来进行获客，对信用卡广告来说，由于用户转化存在较长的链路，持续有效的获客比传统广告更具挑战性。本文结合美团联名信用卡业务中的具体实践，以及今年发表在KDD 2021上的论文，介绍了一种自适应信息迁移多任务（AITM）框架，通过该框架可建模用户多步转化之间的序列依赖关系，并提高端到端获客转化率。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

美团到店广告平台算法团队基于多年来在广告领域上积累的经验，一直在数据偏差等业界挑战性问题不断进行深入优化与算法创新。在之前分享的《KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案与广告业务应用》一文[4]中，团队分享了在KDD Cup比赛中取得冠军的选择性偏差以及流行度偏差的解决方案，同时也分享了在广告业务上偏差优化的技术框架。 本文基于这一技术框架进行继续介绍，聚焦于位置偏差问题的最新进展，并详细地介绍团队在美团广告取得显著业务效果的位置偏差CTR模型优化方案，以该方案为基础形成的论文《Deep Position-wise Interaction Network for CTR Prediction》也被国际顶级会议SIGIR 2021录用。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

近日，美团无人车配送中心团队获得NeurIPS 2020 INTERPRET轨迹预测挑战赛Generalizability赛道冠军、Regular赛道亚军。本文主要是算法层面的介绍，希望能给从事相关工作的同学有所帮助或者启发。

压缩在数据传输和存储过程中经常扮演着十分重要的角色，因此提高压缩的效率可以帮助我们节省时间和降低存储成本。本文介绍了压缩算法的优化在构建部署平台的应用，能够帮助研发团队提高研发和交付效率。

美团技术团队公众号祝大家新年快乐，我们整理了本年度「阅读量」最高的8篇文章和「在看」数最高的8篇文章。祝大家在新的一年里，乘风破浪会有时，直挂云帆济沧海。

本文从黑产攻击方式、木马恶意行为、监控及防御方案等角度对Lnkr木马进行分析，此类木马影响范围较广，攻击手法多样，但目前国内相关的资料却非常稀少，希望本文的实践经验和总结能对从事相关安全检测的同学有所帮助。

AI平台/搜索与NLP部/NLP中心/知识图谱组共有六篇论文（其中4篇长文，2篇短文）被国际会议CIKM2020接收，这些论文是知识图谱组在多模态知识图谱、MT-BERT、Graph Embedding和图谱可解释性等方向上的技术沉淀和应用。

在自动驾驶行业的经典控制方案中，横向控制与纵向控制的求解是模型解耦的独立算法。这种“横纵分离”的控制方案虽然可行，但显然不符合人类的驾驶方式，也不符合横向、纵向紧密联系这一客观事实。本文介绍了一种横纵一体的无人车控制实现方案，在描述车辆横纵耦合、考虑横纵联合约束、统筹横纵跟踪性能方面更具优势。

积木插件原本只是外卖提升UI/RD协作效率的一次尝试，最初的目标仅是UI一致性，但是现在已经作为全面提升产研效率的媒介，承载了越来越多的功能。

本文将WebView与Native地图组件叠加到一起，实现了用户手势事件智能分发的机制，解决了WebView与Native地图在同一页面内布局困难的问题。