内容音乐检索：将策展反馈分别路由至约束与嵌入层

部署的 B2B 音乐发现平台通过一个许可目录、一个 LAION-CLAP 联合音频文本嵌入空间、一个候选生成过滤器和一个排名头，同时提供查询驱动的搜索（文本提示、氛围标签）和种子驱动的推荐（种子曲目和艺术家电台），并且这两种路径都不会消耗最终听众的行为信号。在这种仅包含内容的体制中，策展人的判断是可用的主要反馈信号，而离线余弦相似度对其预测效果很差：38% 的余弦最近邻被策展人拒绝。拒绝结果显示出一个清晰的划分：大多数（55%）是编码器可以解决的声音故障（风格、节奏、情绪不匹配），而少数（37%）是与波形正交的上下文故障（错误的语言、节日内容、灵修内容、权利和歌词标记）。我们将这种声音与上下文的分解部署为反馈基础设施，将每个故障模式路由到可以吸收它的层：候选生成时的约束过滤器的上下文故障，表示层的嵌入重新加权头的声音故障——两者都位于搜索/推荐分割下方，因此单个策展人循环可以维护这两种体验。根据在相隔一个月的两轮生产中收集的 1,200 个策展人判断，综合干预将拒绝率从 38.17% 降低到 28.83%（-24.5% 相对，麦克尼马尔卡方 = 22.4，p = 2.2e-6）。账面分解将 4.08 个百分点 的下降归因于符合过滤条件的类别，5.25 个百分点 归因于其余类别；该部署是非盲且复合的，因此这是生产核算范围，而不是因果估计。我们将其作为工业案例研究而不是经过验证的通用方法来呈现，并以仅内容发现的教训作为结尾：故障分区与范式分区正交，并且修正位于两个范式共享的层中。