Het Ontcijferen van ML-Beslissingen: Een Agentisch Redeneerkader voor Grootschalige Rangsysteem
Decoding ML Decision: An Agentic Reasoning Framework for Large-Scale Ranking System
February 20, 2026
Auteurs: Longfei Yun, Yihan Wu, Haoran Liu, Xiaoxuan Liu, Ziyun Xu, Yi Wang, Yang Xia, Pengfei Wang, Mingze Gao, Yunxiang Wang, Changfan Chen, Junfeng Pan
cs.AI
Samenvatting
Moderne grootschalige rankingsystemen opereren in een complex landschap van concurrerende doelstellingen, operationele beperkingen en evoluerende productvereisten. Vooruitgang in dit domein wordt in toenemende mate beperkt door de technische contextbeperking: het moeizame proces om ambiguë productintentie om te zetten in redelijke, uitvoerbare en verifieerbare hypothesen, in plaats van uitsluitend door modelleertechnieken. Wij presenteren GEARS (Generative Engine for Agentic Ranking Systems), een raamwerk dat rankingoptimalisatie herformuleert als een autonoom ontdekkingsproces binnen een programmeerbare experimenteeromgeving. In plaats van optimalisatie als statische modelselectie te behandelen, benut GEARS Gespecialiseerde Agentvaardigheden om expertkennis over ranking te encapsuleren in herbruikbare redeneercapaciteiten. Dit stelt operators in staat om systemen aan te sturen via hoogwaardige intentie voor vibe-personalisatie. Verder integreert het raamwerk validatiehooks om statistische robuustheid af te dwingen en broos beleid dat te veel leunt op kortetermijnsignalen uit te filteren, om zo productiebetrouwbaarheid te waarborgen. Experimentele validatie op diverse productinterfaces toont aan dat GEARS consequent superieur, bijna-Pareto-efficiënt beleid identificeert door algoritmische signalen te combineren met diepe rankingcontext, terwijl strikte implementatiestabiliteit wordt gehandhaafd.
English
Modern large-scale ranking systems operate within a sophisticated landscape of competing objectives, operational constraints, and evolving product requirements. Progress in this domain is increasingly bottlenecked by the engineering context constraint: the arduous process of translating ambiguous product intent into reasonable, executable, verifiable hypotheses, rather than by modeling techniques alone. We present GEARS (Generative Engine for Agentic Ranking Systems), a framework that reframes ranking optimization as an autonomous discovery process within a programmable experimentation environment. Rather than treating optimization as static model selection, GEARS leverages Specialized Agent Skills to encapsulate ranking expert knowledge into reusable reasoning capabilities, enabling operators to steer systems via high-level intent vibe personalization. Furthermore, to ensure production reliability, the framework incorporates validation hooks to enforce statistical robustness and filter out brittle policies that overfit short-term signals. Experimental validation across diverse product surfaces demonstrates that GEARS consistently identifies superior, near-Pareto-efficient policies by synergizing algorithmic signals with deep ranking context while maintaining rigorous deployment stability.