Xiaohongshu（小红书）

Optimizing Generative Ranking Relevance via Reinforcement Learning in Xiaohongshu Search

通过强化学习优化小红书搜索的生成排序相关性

Ziyang Zeng, Heming Jing, Jindong Chen, Xiangli Li, Hongyu Liu, Yixuan He, Zhengyu Li, Yige Sun, Zheyong Xie, Yuqing Yang, Shaosheng Cao, Jun Fan, Yi Wu, Yao Hu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 通过强化学习提升小红书搜索生成排序的相关性建模，增强可解释性和性能。

Comments Accepted to the ADS Track at KDD 2026

Agent2World: Learning to Generate Symbolic World Models via Adaptive Multi-Agent Feedback

Agent2World: 通过自适应多智能体反馈学习生成符号世界模型

Mengkang Hu, Bowei Xia, Yuran Wu, Ailing Yu, Yude Zou, Qiguang Chen, Shijian Wang, Jiarui Jin, Kexin Li, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Ping Luo

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； UESTC（电子科技大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 Agent2World通过自适应多智能体反馈学习生成符号世界模型，提升推理和微调性能，实现30.95%的相对提升。

Comments 48 pages, 15 tables, 7 figures, Project page: https://agent2world.github.io