Репост из: AI VK Hub
📢 Исследователи AI VK Research научили двухбашенный трансформер над историей оптимизировать удовлетворённость пользователя за всю сессию. Работа принята на воркшоп конференции KDD 2026, которая проходит сейчас в Южной Корее.
Большинство современных рекомендательных моделей решает локальную задачу — предсказать следующее взаимодействие или следующий положительный фидбэк. Мы сформулировали задачу как RL на уровне сессии и обучили кандидатогенератор через off-policy REINFORCE на логах.
На индустриальных данных такая модель выигрывает у next-item и next-positive prediction по всем оценкам награды за сессию, сохраняя качество кандидатогенерации по recall-метрикам.
➡️ Подробнее в статье на Хабре.
#aivkhub #ml #recsys
Большинство современных рекомендательных моделей решает локальную задачу — предсказать следующее взаимодействие или следующий положительный фидбэк. Мы сформулировали задачу как RL на уровне сессии и обучили кандидатогенератор через off-policy REINFORCE на логах.
На индустриальных данных такая модель выигрывает у next-item и next-positive prediction по всем оценкам награды за сессию, сохраняя качество кандидатогенерации по recall-метрикам.
➡️ Подробнее в статье на Хабре.
#aivkhub #ml #recsys