Information Retriever
前往频道在 Telegram
4 161
订阅者
+124 小时
+87 天
+1830 天
正在加载数据
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十一月 '2611月 '26
十一月 '260
在0个频道中
十月 '26
+52
在0个频道中
Get PRO
九月 '26
+112
在0个频道中
Get PRO
八月 '26
+100
在2个频道中
Get PRO
七月 '26
+92
在1个频道中
Get PRO
六月 '26
+118
在1个频道中
Get PRO
五月 '26
+157
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+125
在1个频道中
Get PRO
三月 '26
+90
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+172
在4个频道中
Get PRO
一月 '26
+163
在6个频道中
Get PRO
十二月 '25
+87
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+105
在3个频道中
Get PRO
十月 '25
+109
在2个频道中
Get PRO
九月 '25
+95
在3个频道中
Get PRO
八月 '25
+119
在7个频道中
Get PRO
七月 '25
+121
在5个频道中
Get PRO
六月 '25
+126
在5个频道中
Get PRO
五月 '25
+176
在7个频道中
Get PRO
四月 '25
+193
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+197
在3个频道中
Get PRO
二月 '25
+103
在2个频道中
Get PRO
一月 '25
+143
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+112
在4个频道中
Get PRO
十一月 '24
+69
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+117
在2个频道中
Get PRO
九月 '24
+196
在2个频道中
Get PRO
八月 '24
+78
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+131
在1个频道中
Get PRO
六月 '24
+199
在2个频道中
Get PRO
五月 '24
+74
在1个频道中
Get PRO
四月 '24
+89
在1个频道中
Get PRO
三月 '24
+119
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+67
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 048
在4个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 01 十一月 | 0 |
频道帖子
Реклама в ChatGPT.
OpenAI выпустили блог про технологический стек рекламы в ChatGPT. По сути это та же рекомендательная система, только сверху еще прикручен аукцион + не нужно дожидаться, пока пользователь явно попросит рекомендации.
Различные стадии рекомендательного стека обернуты в тулы — retrieval (отбираем кандидатов), ranking (предсказываем фидбек пользователя), релевантность (предсказываем полезность рекламы). Рекламный аукцион — тоже отдельный тул.
Есть агент-оркестратор, который глядя на текущий диалог (и историю диалогов, если вы разрешили персонализировать рекламу), с помощью этих тулов формирует рекламу. Пишет поисковые запросы, делает семантический поиск (маппит запросы в эмбеддинги и ищет ближайших соседей в индексе с баннерами); вызывает тулы про релевантность, ранжирование, аукцион, etc.
Если на текущий момент диалога намерения пользователя еще непонятны или по какой-то причине не нашлась подходящая реклама (с достаточным value для пользователя и рекламодателей), то реклама не показывается; после следующего "шага в диалоге" делается новая попытка.
Что ещё:
- для посттрейна продовой модели-оркестратора используют большие фронтирные модели с выкрученным ризонингом
- генерируют сопровождающий короткий нейтральный текст, который объясняет как реклама связана с диалогом. Это отдельно от (title/description/link/call to action)
- даже если все тулы хорошо отработали и отобралась реклама с большим ожидаемым value, оркестратор может решить, что сейчас рекламу показывать не стоит ("inappropriate")
- возможно явно тюнили модель, чтобы она не показывала рекламу при первом же упоминании в диалоге товаров/услуг, а дожидалась большего кол-ва инфы
- стараются поисковыми запросами покрыть сразу все интересы в диалоге (которых может быть несколько) e.g. пользователь собирается в поездку и ему нужно купить много разных вещей
- нет ни слова про конверсии. Есть только небольшое предложение про то, что фидбек от рекламодателей из кабинета (Ads Manager) как-то учитывают. А так говорят только про clicks и hides
- в конце упоминают интеграцию диалоговых ассистентов от бизнеса: "Looking ahead, we’ll continue to experiment with more dynamic ad formats to increase user value (e.g. giving users the ability to talk directly to businesses through ads) and advertiser value."
| 2 | Завтра с 17:00 буду стоять у постера про Аргуса на постерной сессии конференции Fall into ML 2026. Буду рад поболтать! И необязательно про Аргуса :) Буду завлекать студентов вышки на дипрексис курс))
P.S: ребята из Яндекс Ресерча завели канал @YandexResearch, подписывайтесь! | 1 927 |
| 3 |  У Ильи Суцкевера в Твиттере три подписки: SSI, OpenAI и американское сообщество такс (Dachshund Community USA). Почему не чихуахуа… | 3 772 |
| 4 |  По мотивам поста про историю — мои сегодняшние рекомендации от амазоновского Audible. Открываешь приложение — а там на главной странице Николай II смотрит тебе в душу… )) | 3 330 |
| 5 |  Воскрешаю рубрику про забавные рекомендации, в этот раз на Ютубе. Возможно, это генеративный ретривал просит о помощи | 4 329 |
| 6 | Как прошли мои первые две недели работы, в числах:
* 35 1-1 встреч
* 175 чатов в телеграме (вне archived chats)
* 174534 шагов (~12466 в день)
* 4 часа спортивной мафии
* 1 премия Yandex ML Prize
* 5 часов ночного караоке и 1 день рождения Яндекса (эти события связаны) | 4 880 |
| 7 | Не знаю, как студенты сейчас проводят свободное время (кэгл решают?), а мы в свое время по вечерам брали гитары, тамтам, маракасы и вайбили в лекционных аудиториях.
Нашу маленькую группку даже угораздило на первом курсе выступить на вмкшном музыкальном фестивале «Живой звук». Без Стрыкало и Radiohead не обошлось…
https://www.youtube.com/live/vMJC4sm8D0E?t=10756
P.S. Если отмотать видео назад, можно найти нашу основную программу — музыку на стихи Маяковского и Crying Lightning от Arctic Monkeys =) | 4 957 |
| 8 |  Только что начался ACM RecSys'26 в Миннесоте. Впервые за три года его пропускаю, придется прервать традицию обзоров на RecSys конфу :(
Зато там есть Саша Петров @Recsys_IR_Travel! Саша, при этом, еще и организатор двух воркшопов. Ждем постов!
P.S: держите новый мем | 3 564 |
| 9 |  По мотивам поста Вани :) | 3 170 |
| 10 |  Я сегодня стал лауреатом премии Yandex ML Prize! В номинации “Преподаватели”.
Спасибо всем моим со-преподавателям и со-организаторам курсов из ШАДа и Вышки, а также Жене Соколову за мощную поддержку со стороны Вышки. Без вас бы ничего не получилось! Если и получилось бы, то в разы хуже))
И спасибо студентам за поддержку, внимательность (в том числе на лекциях) и лестные отзывы! И Яндексу спасибо за премию и поддержку преподавания в целом.
Конечно же приятно, когда преподавательские заслуги признают. Преподавание требует очень много времени и сил, и по пути часто происходят качели — думаешь нафига оно все надо, затем едешь на лекцию к студентам, общаешься с ними и понимаешь “а вот зачем!”. И так по кругу)) Любые поощрения преподавания эти качели слегка сглаживают)
Но я, конечно, надеюсь, что это не венец моей преподавательской карьеры, и все еще впереди. Есть ощущение, что нужно еще много всего сделать. Будем делать) | 3 325 |
| 11 |  Я не покемон, но меня можно сегодня поймать на Practical ML Conf :) | 2 747 |
| 12 | WARNING: пост на отвлеченную тему))
Я люблю историю. В детстве мне попадались различные книжки про исторических личностей — Наполеона, Цезаря, Спартака и т. д. Еще были детективы/романы/etc с разной долей историчности — например, серия книг про Эраста Фандорина или романы Конана Дойля про столетнюю войну.
В студенческие годы перешёл на формат подкастов/аудиокниг, о которых и расскажу.
Однажды я наткнулся на подкаст Dan Carlin's Hardcore History. Мой личный топ выпусков:
* (death throes of the republic) про падение римской республики, см. на эту тему еще следующий подкаст
* (punic nightmares) про Пунические войны. Переход через Альпы это epic
* (Thor’s angels и twilight of the aesir) про викингов. Интерес к викингам у меня появился после одноименного сериала
* (wrath of the khans) про монгольскую империю — no comments. Можно еще в Ghost of Tsushima поиграть =)
* (blueprint for Armageddon) про первую мировую, начиная с детального описания как Франц Фердинанд завернул не туда на перекрестке; на реддите многие считают эту серию эпизодов лучшей
* (ghosts of the ostfront) внезапно, про Вторую мировую с перспективы Советского Союза
* (the destroyer of worlds) про Холодную войну и угрозу ядерной войны; про Карибский кризис и переговоры Кеннеди с Хрущевым (тряска невероятная была)
* (prophets of doom) про Мюнстерскую коммуну, когда в 16 веке в немецком городке все спятили в ожидании конца света. Сейчас актуально
* (mania for subjugation) прямо сейчас выходит хорошая серия эпизодов про Александра Македонского
Если интересно углубиться в историю Древнего Рима (все мы иногда думаем про римскую империю), то есть подкаст от Mike Duncan “The History of Rome”. Рассказ очень дотошный, от самого основания Рима и его 7 королей (да, там были короли) до падения Римской империи. Подробно проходится по всем императорам. Для понимания масштаба, я прослушал 113 эпизодов из 179; каждый эпизод длится где-то 20-30 минут. Больше всего понравился сегмент про падение римской республики, про Цезаря и Августа. Если что, первый римский император это Август, а не Цезарь ;)
Чтобы узнать больше про Восточную Европу, рекомендую курс “A History of Eastern Europe” от Gabriel Liulevicius; слушал даже дважды. Второй раз, кажется, после прохождения Kingdom Come Deliverance и перед посещением Чехии)
Про Европу в целом:
* у того же лектора есть курс “War, Peace, and Power: Diplomatic History of Europe, 1500-2000”. Очень интересно слушать про дипломатические игрища и европейский баланс сил (Concert of Europe). Кажется, отсюда и от Цвейга я много узнал про Габсбургов, потом с большим интересом ходил по венскому музею истории искусств и разглядывал габсбурские коллекции.
* у Mike Duncan есть еще один подкаст под названием “Revolutions”; каждый сезон освещает какую-то конкретную революцию. Я слушал про французскую; на реддите её советуют всем, кому интересно узнать побольше про Европу. Пока что меня хватило примерно на 100 эпизодов. Mike Duncan всегда делает очень подробные хронологические рассказы, детально описывает все, что происходит в рамках выбранного исторического периода. Круто, что ничего не упускается, но в определенный момент начинаешь сильно уставать))
* еще рекомендую книгу Стефана Цвейга “World of Yesterday”, если хочется проникнуться вайбиками Европы до мировых войн.
Перед второй поездкой в Японию хотелось про нее что-нибудь поизучать. Подробную историю Японии я быстро дропнул =) А вот про современный период есть хороший курс под названием “The Rise of Modern Japan”. Внезапно, было очень интересно послушать про японский кинематограф.
И раз уж зашла тема про подкасты, хочу порекомендовать также подкаст по философии — "Philosophize This!". Можно слушать не подряд, а черрипикать интересующие эпизоды. | 2 826 |
| 13 | Yandex Advanced Personal Intelligence Lab.
(лаборатория перспективных исследований персонального интеллекта)
Возвращаюсь в Яндекс!
Моя давняя амбиция — немного подвинуть рексисоидов из Дипмайнда. Показать, что мы тоже умеем (научились) в рексис. Что у нас есть свое видение, навыки, и мы можем мощно контрибьютить в общее фундаментальное развитие рекомендательных систем. А еще персонализация — это, кмк, очень важная задача, которой в силу проф. деформации топовые лабы занимаются постольку-поскольку. И что человечество пока не сильно продвинулось в персонализации агентов/чатботов; в общем, есть куда поконтрибьютить.
Чтобы эту амбицию реализовать, нужно:
* построить крутую команду — такой опыт у меня уже есть. Раньше я в основном "черпал" талантов из пула ммпшников; все самые удачные наймы — это кличи на стажировку в чатик выпускников/студентов ммп. Но даже самых талантливых ребят надо было года два учить рекомендашкам/large-scale диплернингу. Сейчас ситуация проще — рексис коммьюнити / популярность рексиса среди студентов / пул кадров растут; а с онбордингом помогает дипрексис курс.
* много ресурсов. Чем больше ресурсов (GPU/CPU/диск), тем быстрее ставятся эксперименты. На масштабе рекомендаций, когда мы работаем с очень большими датасетами (см. следующий пункт), без нормальных ресурсов вообще тяжело.
* конкретно в рекомендашках еще важен доступ к пользовательским данным; и чем больше данных, тем лучше — особенно для текущих фронтирных направлений.
* и, наконец, нужен доступ к продакшну и к коллегам, которые помогут быстро итерироваться в оном продакшне. Сильного доверия оффлайн-оценке качества в рекомендациях нет — она смещена из-за специфики пользовательского фидбека и продовой рексистемы. Для железных выводов нужны A/B-тесты. Если посмотреть на тот же (рексис) Дипмайнд — там всё сильно production-oriented и почти во всех статьях репортятся результаты A/B тестов; аналогично Spotify Research.
Что в итоге имеем:
* для первого пункта нужно вкладываться в популяризацию и развитие образования в области рекомендательных систем. Очень много усилий было вложено в дипрексис курс; мы на этом не останавливаемся и планируем вторую итерацию — более масштабную и ещё более актуализированную.
* для остального нужно быть частью индустрии. В академии нет нужного количества ресурсов, доступа к данным нужного масштаба и A/B тестов на реальных пользователях.
Так вот.
Буду строить свою лабу в Яндексе! Почему Яндекс: в любом другом месте мне потребовалось бы много времени, чтобы наладить инструменты, процессы, выстроить коммуникации, встроиться в организацию. Внутри Яндекса есть разные варианты, где этим можно заниматься — я выбрал Рекламу. Почему Реклама: это самая большая и важная рекомендательная система Яндекса. На протяжении всей карьеры в Яндексе у меня было много совместных проектов с ребятами; все ключевые разработки, типа первых яндексовых рекомендательных трансформеров / Дипранкера (нейросетевого ранжирования) / Аргуса, туда успешно доехали. Команда в рекламе большая и экспертная — есть крутые зрелые R&D / продуктовые / инфровые команды, почти со всеми из которых я хорошо знаком и вместе работал. К ребятам можно органично встроиться ресерч лабой, с хорошей синергией; и с порога получить приличное количество ресурсов.
Чем будет заниматься лаба: тем же, чем занималась моя бывшая команда, но с еще большим фокусом на ресерч. Я это позиционирую как applied research — делаем долгосрочные исследования, но при этом сохраняем прикладной фокус; прямо как (рексис) DeepMind и Spotify Research. Конечная цель — импакт в продуктах и рост метрик; и важно то, какими методами мы будем этого достигать — через фундаментальные исследования и фронтир, а не через инкрементальные улучшения и жесткий тюнинг под домены. А ещё очень важно при этом поддерживать и развивать ресерч культуру и делиться результатами с сообществом — писать статьи, участвовать в конференциях, преподавать. Также я рассчитываю, что наши наработки в конечном счете будут полезны не только рекламе Яндекса, но и другим доменам (в том числе горячо любимой мной Музыке <3). И что доведется повзаимодействовать с ребятами из YandexGPT и другими R&D командами (включая моих бывших коллег из рекомендательной службы!).
Есть видение, куда надо двигать рекомендашки (куда нас двигает bitter lesson), и есть возможность превратить его в реальность, вместе с ребятами из рекламы. Если раньше я пытался делать сразу почти всё — ресерч, разработку инструментов, фреймворков, погружаться в продукты, внедряться — и это существенно усложняло построение сильной ресерч команды, то здесь вижу НУ ОЧЕНЬ большой потенциал для симбиоза с рекламными командами, у которых все эти аспекты уже хорошо развиты. В общем, хайп н е р е а л ь н ы й!
Про образование. Для меня, наверно, самая значимая цельная вещь, которую я сделал к текущему моменту — это дипрексис курс. Хочется и дальше его развивать. Буду продолжать вести курсы в ШАДе и Вышке, а также руководить студентами; вообще, очень удобно делить идеи на сложные фундаментальные рабочие задачи и более локальные гипотез — и вторые проверять вместе со студентами. А ещё в Вышке я теперь заместитель заведующего базовой кафедрой Яндекса, что даёт мне возможность устраивать всякие разные коллабы между Яндексом и Вышкой. Если вы работаете в Яндексе и хотели бы заняться преподаванием / научным руководством, то теперь я человек, который может вам в этом помочь.
P.S.: со мной можно пообщаться офлайн на Practical ML Conf 19 сентября, где я буду в качестве участника дискуссии "От исследования к продукту и обратно...". Ну или можно написать в личку. Если лаба заинтересовала, но думаете что на текущий момент нет шансов в неё попасть / не готовы уходить с текущего места, то всё равно полезно дойти до меня и выразить свой интерес, на будущее.
Всё, пока, нет времени говорить, побежал двигать рексис фронтир)) | 3 343 |
| 14 |  没有文字... | 2 494 |
| 15 |  Небольшой тизер :) | 2 703 |
| 16 | Посмотрел новый видеоролик Dwarkesh Patel про ситуацию с агентами и OpenAI, где он в том числе про третью волну агентов рассказывает. Мы после первых двух волн уже загнались, а тут еще и третья, более страшная… Непонятно почему так спокойно рассказывает, возможно оставил эмоции на четвертую волну — ждем, когда окажется, что агенты уже выкачали веса и сервят себя где-то на просторах интернета.
Вообще, если чем-то хотели заняться, но давно откладывали — возможно хороший момент))
Игорь в сиолошной рекомендует упражнения для спины, а я порекомендую компьютерную игру — сейчас самое время пройти Nier: Automata. Там, в целом, неплохо раскрыта тема persistent агентов с недостижимыми целями | 3 780 |
| 17 |  +1Когда прочитал UniPinRec: Unifying Generative Retrieval and Ranking at Pinterest Scale
За шакальное качество мемов извините, делал с планшета)) | 3 519 |
| 18 | 没有文字... | 2 843 |
| 19 | Отличный пост от Артёма | 1 843 |
| 20 |  没有文字... | 2 088 |
