NOVA: A Verification-Aware Agent Harness for Architecture Evolution in Industrial Recommender Systems
NOVA：面向工业推荐系统架构演进的验证感知多智能体框架
🧭 Agent辅助架构自动演进 ★ 深度解读
Tencent Inc.
将模型架构修改视为反馈驱动的搜索，用“架构梯度”指导修改并级联验证扼杀静默失败
📌 工作参考价值（4 点）
- 架构搜索即反馈控制：借鉴SGD思想构造不可微的“架构梯度”，聚合上一次修改、验证诊断、指标差量和轨迹记忆，指引下一次修改方向；该模式可直接用于线上模型的自动化调参/升级，比盲测更经济。
- 多级验证阻断静默失败：在真实训练前加入结构语义门（检查shape/mask/特征映射/融合路径），使可编译但结构错误的候选提前终止，并将失败模式存储为后续迭代的“禁止方向”，能大幅减少无效GPU消耗。
- 风险分级与人工确认路由：按任务复杂度分L1–L4，高风险或技能覆盖不足的修改自动切至Copilot模式要求人工确认，这种生产安全机制可直接嵌入AutoML或Agent pipeline。
- 失败信号复用为搜索知识：除指标反馈外，将语义验证和工程失败模式结构化存入轨迹记忆，形成可复用的禁止方向，让后续迭代自动避开已知坑点，这一工程化trick可显著提升迭代有效率。