美团技术团队

本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。作为一种终端产品生态，小程序在业界产品中占有非常重要的地位。本文从小程序的质量保障需求出发，分析小程序的测试难点，引出小程序可测性的基本概念，介绍美团到店研发平台针对小程序可测性改进的通用化方案。最后分享美团门票业务小程序测试工作的实践经验，本文旨在为读者在小程序质量保障领域提供一些有价值的见解和启示。

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。

Apache Spark是一个优秀的计算引擎，广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下，既可获得资源节省和加速作业执行。Gluten+Velox解决方案为Spark换上了向量化执行引擎，本文将阐述美团在这一方向的实践和思考，希望对大家有所帮助或启发。

本文精选了美团技术团队被CVPR 2024收录的7篇论文进行解读，这些论文既包括OCR预训练、长尾半监督学习等基础学习范式升级，也包括图生视频、数字人驱动、视听分割（AVS）等视觉AIGC技术创新。这些论文有美团视觉智能部的独立产出，也有跟高校、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。

本文针对B端营销系统设计中的复杂性，从战略设计，战术设计到代码架构，详细介绍了DDD在各个阶段的实践，期望为大家提供一些可供参考和借鉴的思路。

菜品作为到店餐饮各相关业务的基石，提供了更细粒度的视角理解餐饮供给，为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作，利用多模态检索实现图文食材的识别，扩展了多模态菜品食材识别的范围，提升了食材识别的准确性。

本文整理自美团技术沙龙第73期《基于领域驱动设计（DDD）的架构演进和实践》，主要介绍了DDD的核心概念、常见的设计思路，并结合DDD介绍大众点评交易系统的演进过程，最后做了一些总结和思考。希望这些内容能够对大家有所帮助或启发。