Рекомендательные системы — невидимый двигатель любого современного сервиса: от них зависит, какой трек заиграет следующим, какой фильм предложат вечером и какой товар попадется на глаза. Обычно за это отвечает сложный каскад из десятков отдельных нейросетей: одни подбирают тысячи кандидатов, другие их ранжируют, третьи ищут аномалии. 

В России же представили принципиально новый подход к рекомендациям. Яндекс разработал первую в мире комплексную генеративную ИИ-модель Sona, которая берет на себя весь цикл до финального результата, не требует ручного подбора признаков и показывает высокие результаты на практике. В семидневном тесте на умных колонках Sona заменила действующую систему, в которой работали десятки генераторов кандидатов. Итог — прирост активных слушателей оказался в два раза больше по сравнению с прошлым подходом. Музыкальные рекомендации в колонках стали первой площадкой для тестирования, но архитектура разрабатывается с прицелом на разные типы сервисов. 

Мы в МАХ.