Сходила на Data Fest 2026.
Больше всего понравились доклады про recommendation systems, ranking и ML в рекламе.

У X5 Tech показывали, как реклама постепенно превращается в персональные рекомендации:
BERT4Rec, boosting, media reranker, эмбеддинги, realtime inference через Triton и Redis.
Интересно было посмотреть, как они работают с cold-start товарами и считают eCPM/eCPI в ранжировании.

У Авито был сильный доклад про рекламный аукцион и ranking pipeline:
от candidate generation и фильтров
до pCTR, eCPI и финального выбора победителя аукциона.

Вообще после конференции ещё сильнее ощущается, что современный ML — это уже не только обучение моделей.
Основная сложность сейчас:
latency, embeddings, online inference, retrieval/ranking и production-инфраструктура.

Из математической секции больше всего запомнились:
— ускорение diffusion-моделей через обратную дистилляцию;
— метрики для оценки качества эмбеддингов без разметки.