Meituan（美团）

RACE: Scalable Statistical Estimation of Functional Consistency in LLM Neurons

RACE：LLM神经元中功能一致性的可扩展统计估计

Runyu Wang, Bo Liu, Xiaxin Zhang, Yu Han, Jiawei Cao, Xiaoye Zhang, Zhe Zhang, Yifan Yang, Peng Ping

机构 * Nantong University（南通大学） ； Chongqing University of Post and Telecommunications（重庆邮电大学） ； China Southern Power Grid Company Limited（中国南方电网有限责任公司） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 针对LLM神经元功能一致性的可扩展统计估计难题，提出RACE框架，其领域特异性更优、计算开销低两个数量级，可有效评估Transformer神经元的全领域功能一致性。

Comments EMNLP-26 Main Conference

NeuralParker: A Reinforcement Learning Planner for Irregular Parking Environments

NeuralParker：面向不规则停车环境的强化学习规划器

Zihan Wang, Bai Huang, Yang Guan, Xiao Li, Haoyu Xu, Naizheng Wang, Shengbo Eben Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 NeuralParker是面向不规则泊车环境的强化学习混合规划器，采用目标相对全局表示与终端集成器，在基准测试及实车验证中均优于基线，规划成功率与轨迹质量更优。

RecurSE: Bounded Recursive Self-Evaluation for LLM Rubric Judges

RecurSE：面向LLM规则评判器的有界递归自评估

Kaiyuan Liu, Ziyuan Zhuang, Rongxiang Weng, Jieping Ye

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Meituan LongCat Team（美团龙猫团队） 纠错

AI总结 本研究提出RecurSE，一种无需外部监督的LLM规则评判器优化方法，通过同步评判器与检查器的协同演化、接口解耦及PAV监控，在多基准上实现泛化提升，可增强下游策略对齐。

SA-RSQ: A Versatile Sparse Representation Framework for Multi-modal Recommender Systems

SA-RSQ：一种适用于多模态推荐系统的通用稀疏表示框架

Xiang Wang, Shigang Quan, Tingzhen Chang, Kang Yang, Sitong Chen, Yabo Fan, Xingxing Wang, Zhaodian He

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Meituan（美团） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

AI总结 针对工业多模态推荐系统的存储与延迟开销问题，提出SA-RSQ稀疏表示框架，经实验验证其在重构性能与CTR间的权衡表现良好，在线测试实现CTR与CPM的相对提升。

LocalSUG: City-Preference-Enhanced LLM for Query Suggestion in Local-Life Services

LocalSUG：面向本地生活服务的城市偏好增强大语言模型查询建议

Jinwen Chen, Shiwen Zhang, Shuai Gong, Zheng Zhang, Yachao Zhao, Lingxiang Wang, Haibo Zhou, Wei Lin, Hainan Zhang

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 提出LocalSUG框架，通过挖掘城市偏好候选词注入提示、束搜索GRPO算法和加速解码，解决大语言模型在本地生活服务查询建议中城市偏好不足、偏好暴露偏差和延迟约束问题。

Comments EMNLP2026 Industry