美团 MTFM 被 KDD 2026 收录：统一推荐基座模型落地外卖多业务
- 核心发布：MTFM 首次实现外卖多个主要业务统一精排，采用异构 Tokenizer、动态掩码、混合注意力与 Target Token Scale-Up，支持多场景特征免对齐。
- 业务结果：外卖多个业务订单量提升 2.06%-6.68%，推理成本降低 24%；单样本计算量达 192 GFLOPs，在线效果最显著业务线订单增长超 6%。
- 系统优化：User-Level 训练范式、GPU 定制算子、查表合并等，使训练吞吐与推理效率可控；Scaling 在网络层数、Token Dim、序列长度三个维度表现稳健。
- 行业意义：推荐系统从单场景独立建模转向基座大模型统一建模，跨场景数据与算力复用成为提升 Scaling 上限的路径。 🔗 美团技术博客 | KDD 论文
