KDD’26, день четвертый. Сегодня в основном вел закулисные разговоры, про которые не могу ничего рассказать. А вот про что могу: 1. Доклад от команды YouTube и GDM. Классический формат выступления, когда они рассказывают про свои новые статьи. Судя по всему, у них прям очень жестко цензурируются любые рассказы наружу, ничего лишнего упоминать нельзя, поэтому они придерживаются формата пересказа уже опубликованных статей. Держите еще одно название для кандгена — nomination. А для преранжирования — prescoring. А группировку айтемов в выдачу в докладе нарекли packing. В рамках доклада выступало поочередно четыре человека. Сначала был рассказ про knowledge distillation в ранжировании: * упоминали две свои более старые работы — Bridging the Gap: Unpacking the Hidden Challenges in Knowledge Distillation for Online Ranking Systems и Zero-shot Cross-domain Knowledge Distillation: A Case study on YouTube Music * и как раз на KDD’26 у них вышла новая статья — Addressing Intent Dissonance in Cross-Domain Distillation on YouTube. Кто первый прочитает, напишите в комментариях что там :) Затем был раздел про анализ последовательностей: * упоминали нашу любимую Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System, а также оригинальный YoutubeDNN, в котором впервые предложили next watch prediction * затем показали свою новую работу ClockRoPE: Random Fourier Rotations for Temporal Routine Modeling, в которой, как я понял, сделали time-aware RoPE, то есть учли время при анализе последовательности * и еще одну новую работу Tokens are All You Need: Dual-purpose Semantic IDs for Achieving LLM-Level I/O Efficiency in recommendation systems. Заменили в рекомендательной нейросети эмбеддинги на семантические айдишники Потом говорили про LLM x RecSys: * упомянули TIGER, а также статью про semantic IDs для ранжирования в YouTube, PLUM, STATIC * Token Factory: Efficiently Integrating Diverse Signals into Large Recommendation Models. Заменили в LLM семантические айдишники на эмбеддинги :) * LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale. Используют LLM для exploration с помощью генерации новых для пользователя интересов * TokenMinds: Pretrained User Tokens and Embeddings for User Understanding in Large Recommender Systems. Делают семантический айдишник пользователя. У меня в этом году студент такую дипломную работу в бакалавриате вышки защитил)) Последняя, четвертая секция называлась Gemini Commercial Intelligence: * это как раз работы команды Derek Cheng, подарившей миру DCN-v2 * как и писал в прошлом посте, делают ИИ-ресерчера, который их заменит (ну и нас тоже, за компанию). Прикладываю статьи ниже * AgenticTagger: Structured Item Representation for Recommendation with LLM Agents * PACEvolve: Enabling Long-Horizon Progress-Aware Consistent Evolution * PACEvolve++: Improving Test-time Learning for Evolutionary Search Agents * также активно занимаются бенчмарками для этого ИИ-ресерчера. Статья Evo-Memory: Benchmarking LLM Agent Test-time Learning with Self-Evolving Memory * еще делают модель, которая по набору товаров будет генерировать рекламу, в которой эти товары присутствуют. Звучит немного рандомно, но в тему коммерциализации укладывается 3. Был доклад от Федора Борисюка про эволюцию ранжирования в Линкедине. Подсвечу лишь статью Semantic Search At LinkedIn; вроде как это их главная работа про ранжирование на текущий момент. Федор, как всегда, первый автор :)

3 длинных видео в ютубе у нового канала или 600 вишлистов Про игру: Создайте свою уютную ферму и пекарню: выращивайте урожай, заботьтесь о животных, производите ингредиенты и выпекайте вкусную выпечку — всё из собственной продукции. После публикации 3 видео на YouTube  (примерно 30 часов работы над каждым видео) моя игра набрала  618 вишлистов в Steam . Последние три месяца разработчик экспериментировал с различными маркетинговыми подходами. Посты на Reddit тоже помогли, но видеодневники разработчиков на YouTube пока что привлекли больше всего добавлений в списки желаний.  К тому же, их создание отнимает больше всего времени. Страница в Steam ещё нуждается в доработке, и у разработчика даже нет трейлера, потому что игра находится на очень ранней стадии разработки. Ссылка на игру #инди | Telegram | YouTube | чат

Напоминаю о плейлистах на YouTube моего авторства, которые будут полезны как новичкам, так и опытным специалистам, аккумулировавшим более 16.000.000 просмотров и прошедшим проверку временем: Тестировщик с нуля. Профессиональный курс Также данный плейлист есть в виде курса на Stepik с тестами, заданиями и тестовым конспектом Собеседования на тестировщика. Вопросы и ответы Руководство по трудоустройству Разборы резюме подписчиков Postman для тестировщика (с обновленным курсом 2025 года) Базы данных для тестировщика bash для тестировщика git для тестировщика И еще 40+ плейлистов и 300+ видео на канале youtube.com/@rusau Если на Youtube видео не открываются, то их всегда можно смотреть в ТГ @qa_video #обучение | сайт |материалы по тестированию