本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。
用好中间件是每一个开发人员的基本功，一个专业的开发人员，追求的不仅是中间件的日常使用，还要探究这背后的设计初衷和底层逻辑，进而保证我们的系统运行更加稳定，让开发工作更加高效。 结合这一主题，本文从一次线上告警问题出发，通过第一时间定位问题的根本原因，进而引出yu（美团内部自研）这类分布式链路追踪系统的设计思想和实现途径，再回到问题本质深入@Async的源码分析底层的异步逻辑和实现特点，并给出MTrace跨线程传递失效的原因和解决方案，最后梳理目前主流的分布式跟踪系统的现状，并结合开发人员日常使用中间件的场景提出一些思考和总结。
美团语音交互部针对交互场景下的低延迟语音识别需求，提出了一种全新的低出字延迟流式语音识别方案。本方法将降低延迟问题转换成一个知识蒸馏过程，极大地简化了延迟优化的难度，仅通过一个正则项损失函数就使得模型在训练过程中自动降低出字延迟。在实验测试集上，本方法能够获得最高近 200 毫秒左右的平均出字延迟降低。
目前，美团内部每天产生的慢查询数量已经超过上亿条。如何高效准确地为慢查询推荐缺失的索引来改善其执行性能，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。为此，我们与华东师范大学开展了科研合作，在AI领域对索引推荐进行了探索和实践，并将基于代价的方法和新提出的基于AI+数据驱动的方法共同应用于慢查询的索引推荐，成功提升了推荐效果。
