研究人员开发了UniScale框架，该框架将模型扩展与数据融合相结合，用于电商搜索排序。该方法通过用跨域示例丰富训练数据并采用异构分层融合Transformer，解决了仅增加模型容量的局限性。在某主要电商平台上进行的在线A/B测试显示，UniScale将购买率提高了1.70%，将商品交易总额（GMV）提高了2.04%。 AI
影响 这项研究提供了一种新颖的方法，通过整合模型扩展和数据丰富来改进电商搜索排序，有望提高转化率和GMV。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了新框架及其实验结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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