Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS

21.05.2026 12:27:27 | Хабр
Хабы: Блог компании Яндекс, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Алгоритмы, Программирование

Классические рекомендательные системы в крупных компаниях — это десятки микросервисов, каскадная фильтрация и тысячи ручных признаков. Такой стек может надёжно работать годами, но неизбежно упирается в фундаментальную проблему: он перестаёт масштабироваться. Качество выходит на плато — всё меньше отдачи от новых фич, усложнения моделей и наращивания данных.

Генеративная постановка, когда модель восстанавливает целые последовательности пользовательских действий, обещает принести в рекомендации законы масштабирования, снизить операционную сложность и открыть путь к единой кросс‑сервисной модели. Но между обещанием и продакшеном — огромная дистанция. Нужно понять, какая токенизация работает, как устроить претрейн, что делать с контекстом, негативами и задержками в реальных распределённых системах.

Последний год мы адаптировали нашу генеративную модель персонализации ARGUS под разные домены внутри Яндекса, меняли архитектуру, пересобирали обучение и пробовали новые способы интеграции в продакшене. В этой статье я расскажу, какие решения сработали, какие — нет и что нам дала генеративная постановка в реальных рекомендательных системах.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro