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Meta 论文提出 RankEvolve，通过可执行操作协议（EOP）将研究阶段编译为受运行时强制执行的状态机，并让 Claude Code 与 Codex 作为节点互相审查修复，在预算持平下将执行准确率从 45.8% 提升到 62.5%，且在 MovieLens-20M 上改进推荐模型的 NDCG@10 达 4.48%。
本文介绍了轻量级排序头框架，通过启用动态任务注入，无需重新训练骨干模型，来加速生产推荐系统中的多任务实验，从而在YouTube规模下将迭代周期从数周缩短至数天。