Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика
Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.
Конференция собрала экспертов, занимающихся разработкой рекомендательных систем — перспективной технологии, находящей применение как в академической среде, так и в индустрии. Организатором конференции выступила Научно-учебная лаборатория (НУЛ) матричных и тензорных методов в машинном обучении под руководством Максима Рахубы.
Евгений Фролов
Евгений Фролов, старший научный сотрудник лаборатории, руководитель группы «Технологии персонализации» AIRI, отметил: «Вторая итерация конференции по рекомендательным системам объединила сообщество специалистов из индустрии и академии и показала, что у нас есть крепкая техническая база и растущий интерес к области. Программa вышла разноплановой: от свежих исследований, поданных на ведущую конференцию по рекомендательным системам RecSys 2025, до подробных разборов продакшен-архитектур крупных компаний. Интересным вышел и круглый стол: обсудили, что хорошо отлаженные одностадийные решения могут стать первым шагом к единой LLM-ориентированной рекомендательной парадигме. Для меня главный итог — активно формируется сообщество экспертов из индустрии и академии, где можно честно проверять гипотезы на реальных данных и сразу понимать их ценность для бизнеса и науки».
В рамках обучающего семинара научные сотрудники AIRI Глеб Мезенцев и Даниил Гусак представили подробный обзор современных подходов к созданию масштабируемых последовательных рекомендательных систем. Участники узнали о новейших методиках построения эффективных конвейеров обработки больших объемов данных и тонкостях внедрения рекомендательных решений в реальные бизнес-процессы.
Сергей Ермилов, старший разработчик (VK AI), рассказал о результатах исследований влияния рекламных интеграций на эффективность рекомендательных сервисов и успешных подходах к релевантности контента и доходности рекламной деятельности.
Руслан Исрафилов, лидер команды исследований рекомендательных систем Сбера, представил доклад на тему «Следующий шаг эволюции AI: мультиагентные системы на базе LLM». Его выступление было сосредоточено на преимуществах интеграции мультиинтеллектуальных агентов для улучшения точности рекомендаций и понимания поведения пользователей.
Марина Ананьева
Марина Ананьева, руководитель направления RecSys НУЛ матричных и тензорных методов в машинном обучении, рассказала о переходе от классических пакетных методов обучения к онлайн-моделям рекомендаций. Она представила практические кейсы перехода на онлайн-обучение, подчеркнув повышение скорости адаптации моделей к изменениям предпочтений аудитории.
Алексей Васильев, исполнительный директор по исследованию данных Sber AI Lab, осветил важность правильной подготовки данных для построения качественных рекомендательных систем. Его доклад охватывал вопросы выбора архитектуры модели, оптимизации тренировочных процессов и интерпретации результатов работы алгоритмов. «В конференции принимали участие специалисты ведущих российских компаний. Многих выступающих я знаю лично, приятно было снова встретиться, — говорит Алексей Васильев. — Прекрасные разнообразные доклады, как индустриальные, так и научные, а также постерная сессия сделали мероприятие очень интересным. Здорово, что обсуждения продолжались и во время перерывов, еще раз подтвердив, что тема рекомендаций сейчас очень актуальна и востребована. Мне кажется, конференция удалась».
Евгений Фролов в рамках своего выступления предложил инновационный подход к повышению эффективности рекомендательных систем путем динамического изменения структуры внутренних представлений данных. Предложенный метод позволяет значительно повысить качество рекомендаций и снизить вероятность ошибок. «На конференции я представил нашу новую статью, в которой предложен self-supervised-подход к обучению рекомендательных моделей. Мы адаптировали метод Barlow Twins из области компьютерного зрения для transformer-архитектур рекомендаций. В частности, помимо повышения качества предсказаний, мы впервые выявили эффект адаптивного коллапса представлений: в зависимости от структуры пользовательских предпочтений алгоритм сам регулирует степень разнообразия выдачи. В наборах данных без явных кластеров вкусов он генерирует широкий спектр рекомендаций, а в сценариях со строго выраженными, специфическими предпочтениями — концентрируется на наиболее релевантных товарах, обеспечивая более точный выбор, чем существующие методы», — рассказал Евгений Фролов.
Завершилась конференция постерной сессией в атриуме корпуса университета на Покровском бульваре, в рамках которой участники обсудили представленные исследования в неформальной обстановке и обменялись мнениями относительно новых направлений развития рекомендательных технологий.
Конференция по рекомендательным системам проводится в НИУ ВШЭ во второй раз и становится важной площадкой для обсуждения научных достижений и технологических новшеств в сфере искусственного интеллекта и цифровой экономики, способствуя развитию индустрии рекомендательных систем и формированию сообщества профессионалов нового поколения.
Вам также может быть интересно:
Вышка доверит ИИ рутинную работу по созданию программ ДПО
НИУ ВШЭ совместно с EdTech-компанией CDO Global запускает AI-конструкторы для оптимизации разработки курсов дополнительного профессионального образования (ДПО). Новый сервис позволит автоматизировать подготовку учебных материалов и оценочных средств, значительно сократив время и ресурсы, затрачиваемые преподавателями и методистами.
Исследователи изучили, как в малых российских университетах заботятся о студентах
Исследователи из Института образования НИУ ВШЭ провели социологическое исследование в четырех малых неселективных университетах и на основе 135 интервью показали, что в таких вузах забота о студентах имеет двойственную природу. Она объединяет искреннюю помощь с постоянным надзором, напоминая родительскую опеку. Это первое детальное описание того, как формальные и неформальные практики заботы переплетаются в постсоветском образовательном контексте. Исследование опубликовано в British Journal of Sociology of Education.
ВШЭ и Московский аналитический центр объединят усилия в сфере ИИ
НИУ ВШЭ подписал соглашение о сотрудничестве с ГБУ «Московский аналитический центр». Документ закрепил намерение сторон развивать совместные исследования и внедрять технологии искусственного интеллекта в управление городским хозяйством.
«Наш результат признан не только в рамках защиты проекта, но и на международном уровне»
В этом году на Европейскую конференцию по ИИ (ECAI 2025) была принята статья Multi-Agent Path Finding For Large Agents Is Intractable второкурсника бакалавриата «Прикладная математика и информатика» (ПМИ) факультета компьютерных наук ВШЭ Артема Агафонова. Работа написана в соавторстве с Константином Яковлевым, заведующим базовой кафедрой «Интеллектуальные технологии системного анализа и управления» ФИЦ ИУ РАН, доцентом ФКН. Как возникла идея написать статью и как удалось попасть на конференцию уровня А, Артем Агафонов рассказал в интервью.
Ученые ВШЭ оптимизировали обучение генеративных потоковых нейросетей
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.
Руководители «Билайна» прокачивают навыки работы с ИИ на базе НИУ ВШЭ
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ стартовала программа повышения квалификации для руководителей компании «Вымпелком» «Лаборатория ИИ: Вместе быстрее». В ее работе примут участие сотрудники компании из разных городов страны, которые будут повышать компетенции по внедрению ИИ в бизнес-процессы.
Ученые смоделировали работу суперконденсатора на уровне отдельных молекул и ионов
Ученые НИУ ВШЭ с помощью моделирования на суперкомпьютере изучили, что происходит с ионами и молекулами растворителя с водой внутри нанопор суперконденсатора. Результаты показали, что даже очень малое количество воды меняет распределение заряда внутри нанопор и влияет на то, сколько энергии может накопить устройство. Такой подход позволяет предсказывать поведение суперконденсаторов при разных составах электролита и условиях влажности. Исследование опубликовано в журнале Electrochimica Acta. Работа выполнена в рамках гранта РНФ.
Студенты и аспиранты НИУ ВШЭ приняли участие в Международной летней школе Пекинского университета
В июле в Пекинском университете проходила ежегодная летняя школа по квантовой молекулярной динамике, которая в этом года перешла на международный уровень. Ее первыми иностранными гостями стали студенты и аспиранты МИЭМ НИУ ВШЭ. У них была обширная образовательная программа, им также удалось посетить лабораторию оптоэлектронных материалов и энергетических приборов.
В НИУ ВШЭ стартовал СТП «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования»
Стратегический технологический проект нацелен на создание и внедрение технологий системного анализа и прогнозирования в интересах государства, бизнеса и общества для обеспечения технологического лидерства, суверенитета и безопасности России.
«Человеческое существование без математики сегодня трудно, а завтра будет просто невозможно»
Математики всего мира говорят на одном языке и продолжают сотрудничество, несмотря на сложности последних лет. Центр их общения перемещается в Китай, где ученые разных стран встречаются на конференциях и других научных мероприятиях. Сотрудничество с ведущими китайскими университетами перспективно для продолжения прежних и организации новых контактов. Об этом, а также о том, что такое ИИ и почему государство должно сотрудничать с математиками, новостной службе «Вышка.Главное» рассказал заведующий Международной лабораторией зеркальной симметрии и автоморфных форм НИУ ВШЭ Валерий Гриценко.