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DeCo: Decoupling Token Compression from Semantic Abstraction in Multimodal Large Language Models 正好比较深入地分析了

本文详细阐述了美团在基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法的研究。有关轨迹预测算法的研究还在继续，希望能与同行一起交流学习。

1. 背景

民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项极具挑战的技术难题。面向未来，美团正在积极研发无人配送机器人，建立无人配送开放平台，与产学研各方共建无人配送创新生态，希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中，提高物流配送效率。在此过程中，美团无人配送团队也取得了一些技术层面的突破，比如基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法，论文已发表在IROS 2019。IROS 的全称是IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，IEEE智能机器人与系统国际会议，它和ICRA、RSS并称为机器人领域三大国际顶会。

随着机器学习模型能力的指数级提升，如何在Go应用中高效集成这些智能组件成为工程领域的重要课题。对于ChatGPT、Gemini等商用大语言模型，标准化REST API提供了便捷接入方式；但当涉及定制化模型时，Python生态（TensorFlow/JAX/PyTorch）仍是训练环节的事实标准。本文将从工程实践角度，系统阐述Go应用集成机器学习模型的多层级解决方案，涵盖从云端服务到本地推理的全场景技术路径，并通过实际案例揭示跨语言集成的最佳实践。

如何使用 Qdrant DB 创建基于向量的电影推荐系统?

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