khrylchenkokirill/deeprecsys

Сегодня у нас в дипрексис курсе было большое занятие про генеративные рекомендации. Лекция получилась насыщенная, тем много, если вам интересно, что сейчас происходит в области — стоит посмотреть ! О чем рассказывал: 1. Что такое генеративные модели . Сейчас словом "генеративный" называют все что попало; и рекомендаций это тоже коснулось. Если хотите уметь подловить человека, когда он использует термин неправильно — эта секция для вас)) 2. Генеративное ранжирование . В 2024 году вышла нашумевшая статья " Actions speak louder than words... ", которая много кого вдохновила (включая меня) на то, чтобы перейти на авторегрессивное обучение рекомендательных моделей и сделать попытку их замасштабировать (spoiler: так появился ARGUS ). Узнать, действительно ли в этой статье были "генеративные рекомендации" или это фейк можно по ссылке ... 3. Generative retrieval & semantic IDs . В 2023 году вышла статья " Recommender systems with generative retrieval ", которая представила концепт "semantic IDs" (дискретные представления объектов на основе контента для рекомендаций) и объединила его с генеративным ретривалом из DSI . Сначала статью не заметили, но на сцену VideoRecSys воркшопа RecSys'24 вышел небезызвестный Эд Чи и понеслось: сейчас все вокруг внедряют generative retrieval вместо двухбашенных моделей, а semantic IDs стали ключевым строительным кирпичиком и для генеративных кандгенов, и для одностадийных рексистем, и для разговорных рексистем. Чтобы научиться поддерживать светскую беседу про семантические айдишники, надо всего лишь нажать сюда 4. Одностадийные рексистемы . В 2025 году вышел очередной next big thing в рекомендациях — OneRec. В статье инженеры из Kuaishou описали успешный рецепт внедрения одностадийной рексистемы: generative retrieval + encoder-decoder + RL. Но есть один нюанс — узнать его можно по ссылке ... 5. Разговорные рексистемы . В наше время рекомендательные системы очень хорошо удерживают внимание пользователей. Когда заработает долгосрочный RL