美团悄悄搞的AI模型训练，到底在憋什么大招？

最近跟几个做本地生活的朋友聊天，发现大家都不约而同地提到了美团在AI上的动作，不是那种大张旗鼓的开发布会，而是那种“润物细无声”式的渗透——你点外卖时推荐的菜品、订酒店时跳出来的套餐、甚至骑车后弹出的优惠券,背后可能都有一双AI的手在悄悄安排。

这让我挺好奇的，美团这家公司，给人的印象一直是“接地气”、“执行力强”，但似乎和“炫酷的AI模型”不太沾边，他们不像一些大厂那样，整天把“千亿参数”、“通用大模型”挂在嘴边，那他们的AI模型训练，到底走的是什么路子？搞了这么久,到底怎么样了？

我琢磨了一下，感觉美团做AI，可能压根就没想过去造一个能写诗画画的全能天才，他们的路子，更像是一个顶尖的“生活管家”在闷头修炼，这个管家不看天文地理，不管国际局势，它的全部世界，就是你家门口三公里内的那条街——哪家餐厅后厨出菜快了，哪个理发师今天请假了，哪条小巷下午五点会堵车,它心里都得门儿清。

所以你说他们的模型训练有什么特点？我觉得第一个就是“土”，这个“土”不是贬义，而是指扎根在真实的本地生活土壤里，他们的训练数据，不是什么爬取自全网的高大上文本，而是实打实的、每天涌进来的海量交易数据、用户轨迹、商户信息、骑手轨迹，这些数据杂、碎、脏，但也鲜活得冒热气，据说他们的模型，光理解“糖醋里脊”这道菜，就得关联到食材价格、出餐时间、用户地域口味差异、甚至天气变化对销量的影响，这种训练,不是实验室里能搞出来的。

第二个特点是“细”，通用大模型追求的是“博”，而美团的模型，似乎更追求“钻”，我听说他们在训练一些垂直模型时，细到什么程度？比如一个给商家用的智能运营模型，它得学会判断：一家开在写字楼区的轻食店，下雨天的中午，该主推单价更高的套餐还是加快出餐速度？这背后是几十个甚至上百个变量的纠缠，这种“细活”，需要长期的、静下心的打磨,而且短期内可能都看不到什么炫酷的效果。

第三个，也是我觉得最关键的，是“用”，美团的AI训练，似乎一直带着强烈的“问题导向”，他们很少为技术而技术，而是业务哪里痛，模型就往哪里练，配送调度不行了，就死磕时空预测模型；商家不会写营销文案，就训练文案生成工具；用户选择困难，就强化推荐系统的个性化，这种从业务反推技术迭代的方式，让他们的AI模型少了几分“仙气”，多了几分“人间烟火气”，说白了，他们的模型训练，可能不在乎在学术榜单上刷分，而在乎今天又帮骑手少跑了几百米冤枉路,帮小店多卖了几份招牌菜。

这么做肯定有它的难处，这种深度绑定业务的模型，通用性会很差，换一个场景可能就得重头再来，技术上的创新突破，也可能不如那些专注底层架构的公司来得迅猛，有时候看他们的一些AI应用，你会觉得“嗯，是挺聪明”，但很少发出“哇，这黑科技！”的惊叹，这是一种务实的、甚至有些笨拙的策略。

回到最初的问题：美团AI模型训练怎么样？我的感觉是，它可能成不了舞台上光芒四射的明星，但正慢慢变成一个你生活中离不开的、靠谱的“基础设施”，它没有去追逐最前沿的AGI梦想，而是在中国城市最复杂的毛细血管网络里，做着最艰苦的“理解现实、优化现实”的功课。

这有点像在造一座桥，别人都在讨论桥的造型多么具有未来感，用了什么新型材料，而美团呢，更像是在默默地测量每一处水流的速度，分析每一块地基的土质，计算每天过桥的人流和车流，他们的模型，就是这座桥的设计图和施工方案，它不一定好看，但求每一步都稳当,每一处都承重。

未来会怎样？我不知道，但可以肯定的是，当AI的浪潮从云端扑向真实大地的时候，谁更懂这片土地上具体的人、具体的生意、具体的一粥一饭，谁可能才会笑到最后，美团这种“土里刨食”式的AI训练，或许正在为自己挖一条又深又宽的护城河，至于河里最终会游出什么大鱼,咱们不妨再等等看。

毕竟，改变生活的技术，往往就藏在这些不起眼的“好用”里，而不是那些令人目眩的“好看”里,你说对吧？

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