网页平台在新页面还没有人工标签时就要分类，大语言模型逐页给出的标签有噪声，而链接在不同站点含义相反：购物站常连同类别商品，高校站点多连不同类别页面。ZeroPolar把链接进入预测的符号称为结构极性，用大语言模型标签与文本原型预测沿边的超额一致度在无真实标签下读出该符号，再执行一步带符号传播。每页一个GPT-4o标签时，ZeroPolar-T在十一个图上取得最高均值73.99%，比LLM-BP高6.01个百分点。
网页智能体在“评审—重试”循环里调用开放图像编辑模型，而一次失败后的重试成功率只有首次尝试的17%–53%，现有路由器却把重试当作独立抽样。RetryRoute按请求的失败历史估计每个模型下一次尝试的成功概率，在失败状态上规划重试、升级与放弃，并把实时排队等待计入成本。在八个评测组的主预算下，其循环内评审成功率平均高出十一个先前基线中最强者2.8个百分点；在三卡GPU服务测试台上，同一套设置使满足服务目标的编辑比例在每个负载下高出最佳先前基线5.0–6.3个百分点。
网页平台要在极低误报率下筛查大语言模型生成的帖子，而同形字和零宽字符这类肉眼不可见的编辑会把机器文本推入人类分数区间。NormDetect 先做 Unicode 归一化，再把按板块训练的小型分类头锚定到归一化后的 Binoculars 零样本分数上，混合权重在训练折上以人类误报上限为约束选出。在 RAID 八个板块、十一种攻击上，Falcon-7B 评分对下它在 0.1% 校准误报率时召回 55.5%，比归一化 Binoculars 高 5.0 个百分点，且每个板块的人类误报上界不超过 1%。
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