AAAI 2026 | 美团技术团队学术论文精选
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原文中文，约4500字，阅读约需11分钟。
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内容提要
美团技术团队在AAAI会议上发表了8篇论文，涉及大模型推理、退火策略和强化学习等领域，提出了多种优化模型推理效率和性能的方法，为研究者提供理论和实践参考。
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关键要点
- 美团技术团队在AAAI会议上发表了8篇论文，涵盖多个技术领域。
- 论文探讨了大模型推理、退火策略、过程奖励模型、强化学习等主题。
- 提出可验证的过程奖励机制（VSRM），优化模型推理效率。
- 研究退火策略对大型语言模型训练性能的影响，提出新的缩放法则公式。
- 过程奖励模型（PRMs）在数学推理到代码生成任务中的跨域泛化能力。
- 提出CDAS动态采样方法，提升强化学习中的问题采样效率。
- ViType框架解决视觉文本渲染中的字符准确性问题，提升生成质量。
- 双源反事实融合模型（DSCF）提高高维组合干预场景下的预测准确性。
- 压缩后排序（C2R）框架提升列表重排序的效率和性能。
- MACRec框架通过跨模态量化与对齐机制提升生成式推荐性能。
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