Fall into ML 2025.

Вчера был на конференции Fall into ML 2025 в ВШЭ. Познакомился с большим количеством ребят из вышки. Теперь я буду преподавать и заниматься исследованиями на базе ВШЭ, поэтому надо начинать постепенно интегрироваться в местное коммьюнити :)

Атмосфера отличалась от тех конференций, которые я обычно посещаю: здесь она была более научная. Круто, что у наших ребят так много работ на A/A* конференциях.

Почти все время я простоял у постера c нашей статьей про logQ, поэтому нетворкинг был довольно ограниченный. Что обсуждали в кулуарах:

* в Рексис сообществе сейчас турбулентные времена: уходы, переходы, реструктуризации. Тряска почти никого не обошла стороной :)

* зазывал студентов на свой семестровый курс по рексистемам, который буду читать в ВШЭ в новом году. Тизер: название — “Нейросетевые рекомендательные системы”. Пообещал не рассказывать в середине курса про SVD :)

* задавали вопросы про то, по каким темам буду делать исследования. Я поделил их на два типа — что буду делать со студентами, а что сам. Себе я выделил примерно две темы, по которым уже начал что-то делать и уверен, что смогу написать A/A* статьи. Студентам, если что, тоже достанутся хорошие темы :)

* с KDD пришли отзывы по Аргусу — accept, accept, weak accept, weak accept. Notification (решение по принятию статьи на конфу) будет в начале ноябре. Ждём :)

* если есть 10-20 A100 карточек, можно делать почти любой рексис ресерч. Вот с одной 3090 уже приходится ограничивать себя :) Пока что я, например, не могу полноценно заниматься разговорными рексистемами, а руки чешутся :) Буду следить за литературой и складировать идеи.

* в задаче предсказания следующей корзины естественным образом появляется несколько позитивов, поэтому нашу улучшенную logQ коррекцию нужно как-то модифицировать (так как она рассчитана только под один позитив). Хорошая тема для статьи.

* обсуждали, нужно ли применять logQ-коррекцию вне рекомендательного домена — например, для обучения всяких CLIP’ов. Вывод такой, что если хочется учить правильные распределения (соответствующие данным) — нужно.