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ACL 2026美团技术团队论文精选：深度解析大模型评测与推理优化新范式
美团技术团队在自然语言处理顶级会议ACL 2026中共有6篇论文被收录。这些研究涵盖了大模型评测、复杂流程推理、竞赛级数学思维优化、强化学习优化及生成式推荐等前沿领域。本文将深入分析美团如何通过这些技术突破，构建生成式AI的新范式，并探讨其对行业发展的深远影响。
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美团技术团队分享：用Agent评测思路管理31万行代码AI重构的实战经验
美团技术团队近期分享了其在AI Coding领域的深度实践。针对90%以上代码由AI生成的现状，团队提出通过Agent评测思路来约束AI能力，防止代码混乱。通过技术债梳理、Rule建设、重构SOP和Pre-PR机制，美团成功完成了31万行代码的重构，将重构工作从高成本专项转变为随迭代持续推进的日常动作。
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LARYBench发布：定义具身动作表征“ImageNet”，揭示通用视觉模型显著优势
美团技术团队正式发布LARYBench（Latent Action Representation Yielding Benchmark），这是一个旨在从大规模视觉数据中学习通用隐式动作表征的系统化评测基准。研究表明，通用视觉模型在动作泛化与控制精度上表现优于专门的具身专家模型，并证实了具身动作表征可从大规模人类视频数据中涌现，为具身智能研究提供了全新的度量标准。