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美团技术团队 8 篇论文被 KDD 2026 收录，覆盖推荐大模型、奖励建模、智能体搜索、自动竞价等领域，其中 MTFM 已构建统一基座推荐大模型并完成全量，MTGenRec 相比 TorchRec 取得 1.6 倍~2.4 倍训练加速。大众点评技术部获 2026 KDD Cup DataAgents 赛道冠军与季军，相关代码已在 GitHub 开源。

Target 基于 Spanner Graph 构建企业级“图之图”本体，统一商品图谱、向量嵌入与全文检索，支撑 Gift Finder 等 AI 购物助手，并将数据库维护成本降低 50%。团队通过四阶段零停机迁移，淘汰了 Elasticsearch 集群，在单一引擎中实现多跳图遍历、向量相似度与全文查询，并支持 ACID 事务。

Databricks AI Search 从原型走向生产，支持高 QPS 的实时搜索场景。该系统基于 Databricks 平台构建，可处理零售网站商品发现、智能语音查询等任务。其核心优势在于将 AI 搜索能力与现有数据基础设施无缝集成，实现低延迟、高吞吐量的生产级部署。

LangChain 的 SmithDB 支持对 Agent 追踪数据进行全文搜索和 JSON 过滤，即使底层数据是存储在对象存储中的大型深层嵌套 JSON 文档，其中位（P50）延迟仍可达到 400ms。该功能通过为对象存储设计的倒排索引实现。

小红书、上海交通大学、华中科技大学和北京理工大学联合提出 UniNote，将多模态表示学习与排序能力融合于单一模型。通过两阶段训练（对比 SFT 强化表示 + 强化学习排序优化），UniNote 在单次嵌入传递中实现与两阶段检索-排序范式相当的性能，并大幅降低延迟。

小红书联合上海交大、华中科大、北理工提出 UniNote，将多模态表示学习与排序优化融合于单一嵌入模型，替代传统“Embedder + Reranker”两阶段管道，在单次嵌入传递内实现相当性能并大幅降低延迟。

美团 LongCat 团队开源 LoHoSearch，一个基于知识图谱自动生成题目的搜索智能体评测基准。该基准以 762 万维基百科实体构建知识图谱，生成 544 道经人工核验的题目，覆盖 11 个领域。当前最强模型 GPT-5.5 准确率仅 34.74%，远低于其在 BrowseComp 上的表现，表明 LoHoSearch 对长程搜索构成实质挑战。

小红书引擎架构团队在OSDI 2026提出HELMSMAN，一个面向全闪存服务器的高性能向量近似最近邻搜索系统。该系统通过聚类式索引、定制化存储栈和分层学习式搜索剪枝，用约40台全闪存服务器承载了过去约35,000 CPU Core和约350 TB DRAM的负载，硬件成本节省超过90%。

千问APP推出「夏日专享」AI点单活动，用千问AI下单可9块5同时拿下肯德基吮指原味鸡3块、蜜雪冰城柠檬水1块、瑞幸咖啡多选一5块5。活动时间为7月20日至22日每日8:00-22:00，三个品牌各限1次，需到店取餐，库存有限。

Apple 提出一种混合文本与 ID 嵌入方法，用于增量视频搜索中每次按键后的高质量排序。该方法在意图不明确（如仅输入 1–3 个字符）时仍能提升个性化排序效果。研究来自 Apple Machine Learning Research，未公布具体 benchmark 分数或可用性细节。

AlloyDB AI 通过原生数据库函数 ai.generate() 直接调用 Gemini 模型，在数据库内完成中文、日文、韩文等连续文字语言的智能分词与停用词过滤，无需外部 ETL 管道或第三方扩展。该方法将文本预处理、搜索向量与向量嵌入统一存储在数据库内，并支持基于 PL/pgSQL 存储过程的批量并行处理，避免了传统基于空格分词导致的索引失效问题。

不同行业从业者用豆包辅助工作，效果显著。项目经理处理项目文档和代码时修改量最小；自然博物馆管理员用豆包鉴定出化石具体属名，复查确认无误；数学老师用豆包生成3D几何模型和可缩放地图教具，备课时间减半。

美团技术团队近日精选 32 篇被 ACL、SIGIR、ICML、KDD 等顶会收录的论文，举办 5 大专场直播，回放已上线。其中，美团履约技术团队的《GeoRA: Geometry-Aware Low-Rank Adaptation for RLVR》获 ACL 2026 杰出论文奖（全球仅 18 篇）。直播内容涵盖大模型推理、智能体记忆与自进化、代码智能、多模态交互、超高清视频生成、本地生活搜索等方向。

千问全面接入国家药监局全量药品说明书、中国营养学会知识库、最新临床指南、千万级医学文献及超万部医学出版物共五大权威医学知识库，并升级“健康溯源”能力。每条健康回答均标注权威出处，关键信息高亮显示并支持点击查看原文，按循证医学优先级（最新临床指南→核心文献→多来源交叉印证）生成回答。健康百科内容经三审三校，由三甲医院医生参与编审。用户可直接在千问APP中提问体验。

千问全面接入国家药监局全量药品说明书、中国营养学会知识库、最新临床指南、千万级医学文献及超万部医学出版物五大权威医学知识库。升级后的“健康溯源”能力可为每条健康回答标注权威出处，高亮显示并支持点击查看原文。回答生成按循证医学优先级，优先采信权威机构与三甲医院内容，健康百科类内容经三审三校并由三甲医院医生参与编审。

苹果机器学习研究团队提出摊销MIPS方法，训练神经网络直接预测最大内积搜索（MIPS）的解。核心思路是将MIPS值函数建模为键集的凸支撑函数，其梯度指向最优键。据此设计两种互补模型：SupportNet（输入凸神经网络拟合支撑函数，用作聚类路由）和KeyNet（向量值网络直接回归最优键，可替换原始查询输入索引流水线）。在BEIR基准文档嵌入实验中，两种模型在FLOPs、探测次数或时钟时间等计算开销指标下均显著提升IVF匹配率。代码已开源。

LangChain 公开了 SmithDB 中全文搜索功能的实现细节，核心是构建并压缩倒排索引。该方案将索引数据路由至本地 SSD 与对象存储，以平衡查询性能与存储成本。

多式联运旅行平台 Omio 与 OpenAI 合作，在 ChatGPT 上构建了最早一批对话式旅行体验，连接超 3,000 家交通提供商、覆盖 47 国。用户可通过自然语言查询实时票价和路线，获取可预订的行程。内部方面，Omio 为全员部署 ChatGPT 并将 Codex 嵌入研发全流程，产品开发工作量降至原来的约 20%，项目周期从多人一季缩短至一人一月。Omio 的目标是成为 AI 原生公司，由员工对结果负责，AI 加速执行但决策权在人。

美团业务研发平台/搜推ASX团队六篇论文被ACL/ICML/KDD 2026接收。CBS将样本选择建模为上下文多臂老虎机，提升数学推理性能效率；ResRL通过负样本投影残差强化学习，数学超NSR 9.4%、代码刷新CodeForces SOTA、ALFWorld超PPO 7.8%；CDRRM仅用3千样本让未微调模型超越全量微调基线；LocalSearchBench覆盖国内9城6品类超134万商户与900道多跳问答，最优DeepSeek-V3.2正确率仅35.60%；DiningBench含3021道菜品多视角图像，29个VLM模型细粒度识别与营养推理不足；Mem²Evolve双记忆自进化框架在6类任务8个基准上优于单一进化策略。

Google Research 在《JAMA Dermatology》发表两项研究，探索 AI 帮助普通人理解自身皮肤问题。一项涉及 2345 名参与者的定量研究显示，AI 辅助显著提升了用户识别皮肤疾病名称的能力，并影响了其就医或自我护理的下一步决策。另一项混合方法研究对比了用户通过 AI 工具与医生对话获取的认知。这些工作基于此前开发的 AI 鉴别诊断模型和 SCIN 数据集，旨在通过高质量信息支持皮肤健康决策。

百度伐谋进入北京工业大学苗扬团队实验室，辅助解决PEM电解槽制氢故障诊断、空间站空气监测和液体表面波可视化等难题。在制氢安全中，模型准确率从92.26%提升至95.04%，探索周期从“周级”缩短至“小时级”；在空间站色谱柱优化中，72小时内生成方案，体积缩小40%、分离效率提升3倍、误差降低8.17%；海外运维场景预计节省70%–80%维修等待时间。伐谋不替科研人员“写答案”，而是围绕目标、变量和评价标准进行大规模搜索试错。

Google Search 和 Google Shopping 中的 AI 工具帮助用户在二手和复古购物中发现好物。

元宝助手正式入驻QQ浏览器，搜索栏、划词等AI入口全面升级为元宝助手，底层模型同步升级至Hy3 preview。新功能包括搜索栏唤起提问、跨标签读取多个网页与文件、拍照搜题分步解析、长网页一键转音频，以及写作、改文章、出图等。元宝助手已同步嵌入微信、腾讯会议、QQ音乐等腾讯系应用，Mac版本已更新，其他版本逐步放量。