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 из прошлой лекции, все станет еще хуже)) Единственное решение — дать пользователям больше контроля над рекомендациями. Но всякие разные настройки/ползунки/фильтры не работают, люди ими не пользуются. Выход есть — и это разговорные рекомендации! Чтобы узнать, чем занимаются инженеры из YouTube и Spotify прямо сейчас в 2026 году, нужно всего лишь... (тык)

На семинаре был разбор той самой статьи "Recommender systems with generative retrieval" из пункта 3.

Слайды лекции доступны на Github.

В курсе осталось одно занятие — гостевая лекция. Фух! Можно приступать к следующей фазе захвата рекомендательного мира 👀