Duck's on Recs

Последние публикации канала «Duck's on Recs»

1. 112 просмотров, 16 реакций, 10 июл. 2026 г.

   А у нас тут приняли статью на ACM KDD’26 5th Workshop on End-to-End Customer Journey Optimization! Подробности читайте в LinkedIn посте первого автора, Артема Матвеева: https://lnkd.in/p/eqdJ3zdG . И ссылка на саму статью: https://arxiv.org/abs/2607.02818

   Открыть пост в MAX
2. 1.5K просмотров, 39 реакций, 05 июл. 2026 г.

   Про Google (часть 1) На днях вернулся из путешествия, где я в числе прочих мест посмотрел, что там с офисом Google в Париже, где я работал (фото главного входа в офис прилагаю, как видите, стоит). Вспомнил, что меня просили написать про опыт, как попал, что там делал. Тут напишу только про свой опыт собесов. Гугловский процесс в целом похож на любой другой бигтехе, разве что могут быть небольшие отличия: 1) первичное знакомство с рекрутером 2) основные секции: алго, (ml) system design, cultural fit 3) выбор команды Про знакомство особо писать нечего, я просто лампово поговорил с рекрутером…

   Открыть пост в MAX
3. 670 просмотров, 20 реакций, 23 июн. 2026 г.

   Token Factory: Efficiently Integrating Diverse Signals into Large Recommendation Models Google/YouTube/DeepMind выложили новую работу, по сути, следующий инженерный шаг после PLUM. Когда мы еще в Яндексе на внутренних статейных семинарах разбирали PLUM, я удивился, что модель использовала всего лишь 100 последних событий из истории пользователя. Тогда я еще подумал, что следующая статья от этой команды будет про то, как сжимать контекст для этой модель чтобы брать на порядок больше событий, но при этом не умирать. Примерно так оно и произошло. Какая проблемы была в PLUM? В PLUM идея выглядела…

   Открыть пост в MAX
4. 733 просмотров, 22 реакций, 06 июн. 2026 г.

   UniPinRec: Unifying Generative Retrieval and Ranking at Pinterest Scale Примерно в одно время с успехом ARGUS'а в Яндекс.Музыке я начал заниматься применением его для улучшения рекомендаций на главной Яндекс.Маркета. Поверхности были разные: "Моя волна" и главная Маркета отличаются и сценарием потребления, и тем, как пользователь взаимодействует с рекомендациями. Было интересно проверить как архитектура покажет себя в этом сервисе. Цель была запустить новый генератор кандидатов и новую фичу для ранжирующей модели (по итогу удалось). В процессе разработки у нас возникла идея сделать так, чтобы…

   Открыть пост в MAX
5. 738 просмотров, 26 реакций, 02 июн. 2026 г.

   Как я поехал на ПМЭФ (почти) Приехал в Санкт-Петербург на несколько дней. Сегодня попал на мероприятие в моей Alma Mater, Университете ИТМО. Поводом был запуск совместной лаборатории ИТМО и AIRI . В программе было несколько докладов, где ребята из лаборатории рассказывали о текущих проектах, результатах и планах на будущее. Большая часть была про мультиагентные системы применительно к разным задачам, но проекты не ограничивались только СS-like. Были ещё на стыке с физикой, химией, медициной/фармацевтикой! Особенно запомнились: - проект по предсказанию погоды, который уже применяется в…

   Открыть пост в MAX
6. 1.1K просмотров, 27 реакций, 21 апр. 2026 г.

   Соревнования по рекомендашкам это круто, а крутые соревнования по рекомендашкам это еще круче! В университетские годы вся контестно-хакатоновско-соревновательная движуха прошла мимо меня, так как я решил что будет отличной идеей получить 13 долгов в университете, а потом больше года ходить их закрывать. Когда очнулся после такого, мне было уже не до соревнований :) Однако, международный хакатон по рекомендашкам все-таки один раз получилось выиграть, но было уже это в эру магистратуры. Сейчас хотел бы поделиться ближайшими соревнованиями по RecSys. 1) Tencent Uni-Rec Challenge (аттрибуцирован…

   Открыть пост в MAX
7. 1.1K просмотров, 54 реакций, 16 апр. 2026 г.

   Mitigating Collaborative Semantic ID Staleness in Generative Retrieval После учёта финальных правок от ревьюеров могу наконец рассказать, что за работу у меня приняли :) Идея статьи пришла ко мне пока я был еще в Яндексе и занимался генеративными подходами. На последнем 1x1 Коля Савушкин (в то время мой руководитель) спросил меня, что я собираюсь делать. Помню, что идея этой работы была одной из первых в моем списке, и надеюсь, что ещё не последней, которую получится опубликовать. Сама же статья предлагает подход того, как можно дообучать модель для генеративного ретривала, в которой…

   Открыть пост в MAX
8. 1.0K просмотров, 51 реакций, 02 апр. 2026 г.

   Решающим моментом, когда я решил создать канал, стала фраза моего коллеги, когда мы ехали в отель с конференции RecSys'25. Он сказал, что ему было бы интересно читать о том, что происходит в моей жизни, и какие-то посты про жизнь в целом. До этого момента в канале как-то не было постов про меня и мою работу/жизнь, были только разборы статей, которые я находит интересными для себя. Надо исправляться и добавлять более разнообразный контент не только про статьи, но про все вышеупомянутое. С этого поста начну постепенно исправляться и вброшу то, что буквально сегодня произошло :) Чуть позже…

   Открыть пост в MAX
9. 4.0K просмотров, 40 реакций, 20 февр. 2026 г.

   ULTRA-HSTU (Meta) Статья про HSTU была очень вирусной: ребята показали, что можно масштабироваться в RecSys и получать от этого профит. День назад вышла статья "Bending the Scaling Law Curve in Large-Scale Recommendation Systems", где в соавторах есть часть ребят из оригинальной HSTU. В этот раз статья больше уделяет внимания не моделингу, а инженерным трюкам: хотят чтобы обучение и инференс модели работали как можно быстрее. Как итог, получают для финального сценария уменьшение FLOPs в 2 и 10 раз соответственно! Это (и не только) позволило им еще больше замасштабировать модель. Говорят, что…

   Открыть пост в MAX
10. 1.0K просмотров, 36 реакций, 18 февр. 2026 г.

    Недавно прошел дедлайн по подаче статьи на short paper track на SIGIR'26 . С начала года я поставил перед собой цель подать статью на эту конференцию. Хотя отзывы от ревьюеров будут только через полтора месяца, я уже доволен как минимум тем, что сделал солидную, на мой взгляд, работу и успел со сроками. Теперь надо ждать чтобы и ревьюеры тоже были довольны моей работой :) Пока я был занят этим и не только, на arXiv вышло много интересных работ из индустрии. Я еще не успел ознакомиться со всеми, но хотел бы поделиться рядом работ про нейросетевое ранжирование от LinkedIn и ByteDance вышедшими…

    Открыть пост в MAX
11. 1.4K просмотров, 53 реакций, 24 янв. 2026 г.

    Сегодня выступал с докладом про итоги года в рекомендательных системах за предыдущий год. Очень рад, что с моими 40+ слайдами получилось уложиться в тайминг и рассказать все, что планировал. На самом деле даже оказалось, что надо было подготовить дополнительные слайды еще на 2-3 минуты :) Очень рад был видеть огромное количество знакомых на мероприятии и узнать про их апдейты как рабочие, так и жизненные! После доклада подходили ребята, которых я ранее не знал, и говорили, что получилась хорошая презентация, было приятно. Также помимо самого выступления был интересный опыт проведения части…

    Открыть пост в MAX
12. 1.7K просмотров, 33 реакций, 18 янв. 2026 г.

    Пока я дописываю вторую часть про Generative Retrieval и прихожу в себя после новогодних праздников , решил написать про небольшой апдейт того, что у меня сейчас происходит. Сейчас много занимаюсь подготовкой статьи на SIGIR'26 . Если всё пройдёт гладко и статью примут, то обязательно расскажу про неё :) А пока новость: в эту субботу (24го января) буду выступать на Data Ёлке : расскажу про итоги 2025 года в RecSys, какие направления оказались перспективными и какие знаковые статьи вышли в этом году. Само мероприятие будет проходить как в Москве (буду выступать тут), так и в Питере. Помимо…

    Открыть пост в MAX
13. 1.3K просмотров, 16 реакций, 19 дек. 2025 г.

    При Generative Retrieval (часть 1) Предыстория Весной 2024 года мне посчастливилось представлять свою научную работу на конференции TheWebConf в Сингапуре. Это была моя первая конференция, эмоции от посещения были невероятные. Помню, как возвращаясь вечером в отель после одного из дней, звонил другу и убеждал его начать заниматься исследованиями в RecSys (увы, убедить не удалось) . Из множества событий конференции сейчас хотел бы выделить туториал от Martin de Rijke и его студентов, посвященный последним достижениям в области Generative Retrieval (GR). Тогда этот туториал был не особо…

    Открыть пост в MAX
14. 1.6K просмотров, 26 реакций, 19 дек. 2025 г.

    (Продолжение поста выше) Какие проблемы дискриминативного подхода старается решить генеративный? 1. Проблема полного софтмакса Двухбашенные модели в идеале должны обучаться на задачу экстремальной классификации по всему каталогу. Однако при размере каталога больше сотен тысяч (в проде это могут быть миллиарды) вычисление softmax по нему становится слишком затратным как по памяти, так и по времени. Эту проблему решают с использованием sampled softmax подхода, который аппроксимирует градиент полного softmax'а, но требует аккуратного подхода в реализации. GR решает эту проблему через…

    Открыть пост в MAX
15. 1.3K просмотров, 19 реакций, 05 дек. 2025 г.

    Selecting User Histories to Generate LLM Users for Cold-Start Item Recommendation (Google, DeepMind, UC Davis) В сентябре я посетил RecSys 2025, одну из главных конференций по рекомендательным системам. Помимо участия в презентации работ от Яндекса, где я тогда работал, было интересно пообщаться с исследователями из топовых лабораторий. В частности, мне запомнился симпозиум Google/YouTube/DeepMind о перспективах и рисках направления LLM × RecSys. На днях как раз вышла работа от части этих исследователей. Приятно видеть знакомые имена в новых статьях!) Основная идея: решить проблему холодного…

    Открыть пост в MAX