美團 8 篇 KDD 2026 論文與 KDD Cup 冠軍賽道思路深度解析

• 美團技術團隊在國際頂級學術會議 KDD 2026 中共有 8 篇論文脫穎而出，涵蓋推薦大模型、生成與獎勵建模、智能體搜索及聯合廣告拍賣等前沿領域。 • 在推薦系統方面，推出 MTFM 基礎模型與 MTGenRec 分散式訓練框架，透過無對齊多場景處理與稀疏稠密統一訓練，大幅提升工業級推薦效率。 • 在大模型對齊與智能體領域，提出 CDRRM對比驅動獎勵建模框架，並透過 LocalSearchBench 評測基準推動本地生活服務中的智能體搜索研究。 • 在廣告與優化演進上，發表 JTransNet 確保聯合廣告拍賣的匿名性與確定性，並提出 GRAD 基礎模型與 HMAF 分層框架優化自動競價與曝光分配。 • 此外，大眾點評技術部在 KDD Cup 2026 Data Agents 賽道中勇奪冠軍與季軍，展出團隊在複雜異構數據分析與智能體架構上的頂尖實力。

透過融合知識理解、推理與規劃能力，Data Agents 自主完成了任務拆解、工具調用與異構數據推理，為建構真正自主的數據分析系統奠定重要基石。