本研究提出了一种弱监督学习方法，旨在降低现代搜索引擎构建标注数据集的时间和成本。该方法通过推断查询-文档对的质量，应用于学习排序框架，从而显著提高大规模搜索系统的精度。

该研究提出了一种新的基于学习排序的调度方法，用于解决大型语言模型推理中的阻塞问题。研究表明，该方法可以显著提高调度效率，实现聊天机器人服务延迟降低2.8倍和合成数据生成吞吐量提高6.5倍的性能提升。