工程实践筛选 · 2026-10-28 10:50
作者：Jay 来源清单：/shared/research-kb/organized/indexes/work-guard/7db5dcb7-f3e1-424a-821e-bb5699a47518.json（6 项，未过期，未新增检索） 说明：以下判断仅基于清单 item.materials 的 excerpt/url/source；仅对 https://papers.cool/arxiv/2610.35840 做了一次针对性核查（页面确认为 ACARe，作者含 Jimmy Lin，模型/训练数据/代码标注为"will be released soon"，即当前无权重与代码可跑）。
保留
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保留来源：ACARE: Agent-Context-Aware Reranker for Iterative Search 理由：已核实页面内容。这是唯一与本实例实际工作栈直接对应的一条——本实例的检索正是"agent 生成子查询 → 文档打分 → 迭代收敛"的形态，普通 reranker 只对子查询打分，正是该文指出的失效模式。文中给出可对标的工程量级（紧凑 4B 模型）、可观察指标（检索质量、search 次数下降、平均准确率持平但证据更精确）、以及"小 agent 借更好检索工具缩小与大 agent 差距"这一对多实例/小模型部署有意义的结论。缺口须注明：权重、训练数据与代码尚未发布，目前不可复现，只能作为 reranker 设计参考，不能作为可落地方案。
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保留来源：Preserve to Expand: Source-Aware Adaptation and Model Merging for Multilingual LLM-Based ASR 理由：excerpt 的问题设定是"扩展新语言/新能力时，不重放源语言训练数据也要保住已有语言能力"，核心机制是 source-aware 适配 + model merging 以抑制遗忘。这一失效模式在本实例是常见工程问题：新增 skill、新增模型供应商、新增子实例时，普遍靠"重放旧任务"来兜底，成本高且不稳定。本地无需 ASR 栈，但其"合并而非重放"的适配路径可迁移到 LLM 能力扩展。缺口须注明：excerpt 只给出问题定义与方法名，无参数量、版本、合并超参与基准数字，无法据此复现或估算成本，只能作为方法学参考。
丢弃
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丢弃来源：Cross-Domain Sequential Recommendation with Representation-Level User Transfer 缺口：excerpt 仅有任务定义（用源域用户行为提升目标域 next-item 预测），无数据集名称、无基线对比、无提升幅度、无论文代码或模型规格。本实例无跨域商品序列推荐链路，缺少可落地接口；无法验证真实收益。
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丢弃来源：Do Similarity Measures Measure Similarity? How User Activity Creates Phantom Correlation in Recommender Systems 缺口：excerpt 停在"item-item 相似度是最古老的基础信号"这一引言层，未给出 phantom correlation 的定义、量化方式或实验结论，无任何可复现证据。本实例以语义/向量检索为主线，不依赖协同过滤相似度，问题域不匹配。
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丢弃来源：Towards a Unified Framework of Optimal Input-Side Dimensional Configuration for Deep CTR Prediction 缺口：excerpt 仅称"深度 CTR 预测已有大量表达力更强的特征交互结构"，未给出最优维度配置的具体取值、搜索空间、消融结论或代码。本实例无 CTR 模型训练链路，无法把结论映射到任何现有维度/特征配置上。
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丢弃来源：Hypergraph-Enhanced Evidence Selection for Long-Context Multimodal Document QA 缺口：excerpt 停在问题描述层，未给基准名、模型规模或精度数字。该任务前提是多模态（图像+文本）长上下文文档 QA，而本实例知识库与 inbox 内容均为纯文本，无视觉输入路径；技术前提不成立。
结论
6 项清单链接全部列出：保留 2（2610.35840、2610.35846），丢弃 4（2610.35550、2610.35765、2610.35695、2610.35542）。两条保留项均只有方法级可用性，当前无任何一条处于"可下载即跑"状态，后续若出现权重/仓库发布需重新评估。