今日场景社区搜索 (UGC 短文本搜索): 用户在社区平台搜索帖子、问答、评论等 UGC 内容。 核心指标是搜索相关性 (nDCG) 和点击率 (CTR)。 关注：语义匹配、query 理解、短文本召回、排序模型、LLM 在搜索中的应用。 本次运行说明：请求上限10篇，硬去重和赛道筛选后精选2篇；近7天论文、来源多样性及中文来源存在缺口。详见同目录 coverage_notes.md。 — 评分 52 篇，入选 2 篇，分数 4.00 – 4.20

LEAD STORY · 今日必读 · Meta

Beyond One Epoch: Uncertainty-Weighted Sensitivity Regularization for Recommendation Models

推荐模型第二轮训练常出现训练损失下降、测试泛化恶化。作者将其解释为标签已影响稀疏 embedding 后的自影响不对称，提出按 embedding 不确定性加权的输出敏感度正则 UWSR，保留已学 embedding。三个基准上，四轮训练相对一轮使测试交叉熵降低 1.38%–6.78%，AUC 增加 0.0058–0.0231。

📖 深度解读 · 10 分钟arXiv ↗

4.20

综合分 / 5
偏好调整 4.25

KEY INSIGHT · 对业务意味着什么对社区 UGC 的 CTR 排序，值得先检查低频用户与帖子 ID 在第二轮的敏感度变化，再试验按行逆信息加权的梯度惩罚。该方法无需更换排序骨干，但需要二阶自动微分；Amazon 实验端到端训练开销为普通四轮训练的 1.13 倍。论文只验证固定窗口重放，持续训练需重新设计统计量更新。

Richard Lettich, Shagun Gupta · 2026-09-28 · arXiv

02 4.00

MuSeR: Scalable Long-sequence Recommendation with Multi-interest Modeling

BaiduCityUCUHK📖 深度解读 · 10 分钟 →

MuSeR 面向超长行为序列和多兴趣用户建模，将近期行为完整保留，中远期分别池化压缩，结合多查询兴趣抽取与文本语义对齐。长期表征异步缓存，在线融合短期兴趣并进行多目标束搜索。百度首页信息流 A/B 测试中，DAU 增加 0.26%、总会话时长增加 0.89%，均达 p<0.05。

INSIGHT社区搜索可借鉴其长期兴趣缓存与实时短期意图分工，在 query 相关性之外增加候选感知的个性化信号。应先消融语义内容、兴趣头和压缩策略，防止把多模块整体收益归于单一改动；公开基准序列仅为 50，不能直接证明十万行为场景。接入缓存后还应测量陈旧表征对 nDCG 与 CTR 的影响。

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Yongkang Fu, Beining Bao, Yu Jiang, Xiangyu Zhao, Hongyang Wei, Guangxing Chen, Zuodong Yang 等 13 人

arXiv·2026-09-20·Relevance 4 · Novelty 3 · Practical 5 · Evidence 5 · Timely 3