KDD’26: тренды в рекомендательных системах и инсайты индустрии

KDD’26, день первый. На конференции собралась индустриальная тусовка — приехали ключевые рекомендательные команды из вообще ВСЕХ больших компаний. 1. Сходил на первую половину Tutorial on Generative Recommendation: Foundations and Frontiers от Kuaishou и City University of Hong Kong. Выделили два (будущих?) тренда: * если изначально все использовали encoder-decoder модели для генеративного ретривала, потому что в них было удобно впихивать богатый контекст; то сейчас двигаются в сторону decoder-only моделей, которые лучше скейлятся * диффузионные подходы, при которых мы предсказываем сразу все семантические токены целевого айтема — очень перспективное направление, которое позволяет избавиться от аккумуляции ошибок при авторегрессивной генерации токенов После кофе-брейка я на туториал не вернулся, потому что: * были супер энциклопедические слайды, на которых просто перечислялось много статей по паре минуток каждая, очень поверхностно, без инсайтов, с неточностями * при этом не было живого рассказа - весь текст просто зачитывался. Надеюсь, потом выпустят с этим текстом техрепорт)) Ну а если серьезно, то проще потом слайды полистать, наверняка какие-то инсайты все-таки будут ближе к концу рассказа 2. Пообщались с Федором Борисюком. Когда возле него осталась только наша русская компашка, Федор сам первый перешел на русский язык :) Что рассказывал: * если я все правильно понял, он сейчас руководит тремя командами. Что-то возле поиска и рекомендаций * статьи пишут по выходным. К процессу привлекается большое количество коллег. Федору просто нравится писать статьи и прокачивать репутацию, а у коллег есть мотивация участвовать как минимум чтобы получить грин-карту)) * сам Федор сторонник того, чтобы на работе со всеми уважительно и дружелюбно обращаться, налаживать хорошие отношения. И максимально коллаборироваться, делать совместные проекты. Но говорит, что это иногда приводит к плохим последствиям, во время политических игрищ * у него всегда часть проектов долгосрочные, а часть краткосрочные. Долгосрочным как правило занимается небольшая команда из 2-3 человек. Если проект планируется на год-полтора (больше бизнес вряд ли вытерпит), то расставляются майлстоуны на каждые полгода с оффлайн-метриками * если попался плохой руководитель, то надо просто ротироваться и не мучаться :) * через полтора месяца должен быть дроп крутой новой статьи от Линкедина 3. Воркшоп Two-sided Marketplace Optimization: Search, Discovery, Matching, Pricing & Growth. Было выступление от Director of Research @ Spotify, Paul Bennett — From User Needs to Ecosystem Design: How AI Is Reshaping Discovery. Рассказывал про разные сценарии, в которых применяют LLM: * steerable recommendations — тюнят модель с помощью контрольных токенов выдавать familiar (пользователь уже взаимодействовал с подкастом >10 минут за последний месяц) и unfamiliar (обратная ситуация) контент в рекомендациях. Похоже на мою идею с обуславливанием, про которую рассказывал на Turbo ML Conf 2025 * Intent-aware search — в поиске есть разные сценарии; иногда нужно просто включить рекомендации с какими-то настройками, иногда запустить реальный поиск, иногда просто найти артиста, иногда что-то еще. LLM можно использовать как router, который определяет в какой api (recs/search/etc) нужно отправлять запрос * Conversational discovery — часто пользователь сначала сам не понимает какие ему нужны рекомендации; и только в процессе взаимодействия с рекомендательной системой начинает понимать чего все-таки хочет. И для этого как раз multi-turn диалог, в котором он может и промежуточные рекомендации получить, и пообщаться с рексистемой 4. Что еще: * на конференции 70+ русскоговорящих участников, это очень много. Много людей со статьями, а еще есть студенты с ИИ360 программы. Жутко им завидую, меня бы кто на первом-втором курсе на конференцию отправил! Говорят, что ничего непонятно, но все очень вдохновляет) * все офигевают от джетлага * даже в Линкедине (!) разработчики слушают наш DeepRecsys курс :)