Три разработки для рекомендательных систем представила команда исследователей Т‑Технологий на конференции ACM RecSys 2026 в США. Одна из них — библиотека Scikit‑Rank, которая оборачивает нейросетевые модели ранжирования в формат scikit‑learn-моделей без полной переработки кода. Также исследователи представили фреймворк Perseus, объединяющий историю действий пользователя из разных сервисов для улучшения персонализации, и ScaL³AE — подход, позволяющий компактно применять описание товаров для рекомендаций в больших каталогах.