深度分析 HARNESS‑LM（HLM）：以三階段訓練將SLM表示轉移至低延遲檢索器 贊助搜尋面臨高吞吐與低延遲的矛盾，HARNESS‑LM以三階段訓練：先以大型SLM訓出高品質teacher，再用ℓ2對齊轉移向量到小型query編碼器，最後以對比微調精煉學生模型。實驗顯示可在保有高精準度的同時大幅降低線上延遲並帶來營收與曝光提升。
