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:
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
Четвертый фестиваль робототехники состоится в НИУ ВШЭ
С 1 по 3 апреля в кампусе НИУ ВШЭ на Покровке пройдет IV Фестиваль робототехники — одно из ключевых событий факультета компьютерных наук Вышки для всех, кто увлечен робототехникой, программированием и инженерным творчеством. Фестиваль объединит соревнования по робототехнике, дискуссии, образовательные форматы и демонстрацию разработок.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Новая разработка ученых ВШЭ поможет быстрее и дешевле спроектировать надежную электронику
Российские ученые из МИЭМ ВШЭ разработали новый подход к моделированию электротепловых процессов в мощных электронных схемах на печатных платах. Они научились быстро и точно рассчитывать, как нагреваются электронные компоненты во время работы, чтобы заранее предотвращать их перегрев и поломку. Результаты работы опубликованы в журнале Russian Microelectronics.
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.
В Вышке продолжается набор на программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей»
26 февраля на факультете компьютерных наук стартует 6-месячное очное обучение. О программе рассказывает ее автор и руководитель Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН.
В ВШЭ создан департамент кибербезопасности
В Московском институте электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ открылось новое подразделение. Среди его задач — объединение образовательных, научных и экспертных ресурсов МИЭМ в области информационной и компьютерной безопасности, расширение портфеля образовательных программ, укрепление партнерства с лидерами индустрии и позиций ВШЭ как ведущего центра компетенций в области кибербезопасности.
Серьезный вызов: студенты Вышки исследуют глобальные технологические тренды и стартапы
В НИУ ВШЭ подвели промежуточные итоги совместного исследовательского проекта с компанией ЭФКО: студенты представили результаты исследований и рассказали о дальнейших планах. Проект ориентирован на вовлечение студентов в прикладные исследования по трем крупным направлениям: анализ глобальных технологических стартапов, изучение культурного кода и созидательного потенциала общества, а также прогнозирование социально-экономического развития России.
В НИУ ВШЭ пройдет II конгресс «Генетика и сердце»
Высшая школа экономики, Национальная исследовательская лига кардиологической генетики (НИЛКГ) и Центральная государственная медицинская академия (ЦГМА) Управления делами Президента РФ организуют II Конгресс с международным участием «Генетика и сердце». Мероприятие состоится 7–8 февраля 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ.