en
Feedback
ML for Value / Ваня Максимов

ML for Value / Ваня Максимов

Open in Telegram

Путь от ML-модели до Value для компании | RecSys, Search, LLM, Pricing и CLTV Ваня Максимов, @Ivan_maksimov Head of AI | Recsys, search, llm @Y.Market, ex-WB, ex-Delivery Club Консультирую компании, Веду курсы Публикую релевантную рекламу

Show more
5 666
Subscribers
No data24 hours
+27 days
+1130 days
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+20
in 0 channels
May '26
+48
in 0 channels
Get PRO
April '26
+86
in 0 channels
Get PRO
March '26
+47
in 0 channels
Get PRO
February '26
+54
in 0 channels
Get PRO
January '26
+74
in 1 channels
Get PRO
December '25
+65
in 0 channels
Get PRO
November '25
+141
in 0 channels
Get PRO
October '25
+52
in 0 channels
Get PRO
September '25
+100
in 2 channels
Get PRO
August '25
+49
in 1 channels
Get PRO
July '25
+159
in 2 channels
Get PRO
June '25
+395
in 2 channels
Get PRO
May '25
+112
in 2 channels
Get PRO
April '25
+99
in 2 channels
Get PRO
March '25
+273
in 3 channels
Get PRO
February '25
+202
in 4 channels
Get PRO
January '25
+150
in 3 channels
Get PRO
December '24
+99
in 3 channels
Get PRO
November '24
+43
in 1 channels
Get PRO
October '24
+70
in 0 channels
Get PRO
September '24
+127
in 1 channels
Get PRO
August '24
+196
in 1 channels
Get PRO
July '24
+263
in 1 channels
Get PRO
June '24
+110
in 2 channels
Get PRO
May '24
+116
in 0 channels
Get PRO
April '24
+136
in 1 channels
Get PRO
March '24
+77
in 2 channels
Get PRO
February '24
+113
in 3 channels
Get PRO
January '24
+130
in 3 channels
Get PRO
December '23
+84
in 0 channels
Get PRO
November '23
+477
in 3 channels
Get PRO
October '23
+72
in 2 channels
Get PRO
September '23
+233
in 0 channels
Get PRO
August '23
+91
in 0 channels
Get PRO
July '23
+67
in 0 channels
Get PRO
June '23
+76
in 0 channels
Get PRO
May '23
+624
in 0 channels
Get PRO
April '23
+43
in 0 channels
Get PRO
March '23
+392
in 0 channels
Get PRO
February '23
+240
in 0 channels
Get PRO
January '23
+40
in 0 channels
Get PRO
December '22
+23
in 0 channels
Get PRO
November '22
+40
in 0 channels
Get PRO
October '22
+30
in 0 channels
Get PRO
September '22
+79
in 0 channels
Get PRO
August '22
+217
in 0 channels
Get PRO
July '22
+41
in 0 channels
Get PRO
June '22
+47
in 0 channels
Get PRO
May '22
+186
in 0 channels
Get PRO
April '22
+1 058
in 0 channels
Get PRO
March '220
in 0 channels
Get PRO
February '220
in 0 channels
Get PRO
January '220
in 0 channels
Get PRO
December '210
in 0 channels
Get PRO
November '210
in 0 channels
Get PRO
October '210
in 0 channels
Get PRO
September '210
in 0 channels
Get PRO
August '21
+2
in 0 channels
Get PRO
July '21
+3
in 0 channels
Get PRO
June '21
+14
in 0 channels
Get PRO
May '21
+4
in 0 channels
Get PRO
April '21
+292
in 0 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
10 June+1
09 June+1
08 June+2
07 June+1
06 June+1
05 June+4
04 June+2
03 June+3
02 June+3
01 June+2
Channel Posts
Начинать писать после перерыва всегда непросто, поэтому пока легкий пост про мои новости) Официально стал частью Transactiona
+5
Начинать писать после перерыва всегда непросто, поэтому пока легкий пост про мои новости) Официально стал частью Transactional AI в Яндексе 🤖 Помимо персонализации всего в Я.Маркете буду делать ИИ-агентов для покупок товаров Съездил на теннисный турнир Barcelona Open 🎾 Мой первый турнир в качестве зрителя - это конечно топ! В полуфинале Рублев был крут, но и восходящие звезды Фис и Ходар впечатлили. Теперь еще больше мотивации все же сыграть и самому pro турнир уровня сильно пониже: ATP 15/25 Отметил 4ую годовщину с моей женой ❤️ Лучшее решение, всем советую) Бодро иду к своим 30 годам: записался на все чекапы и операции на год вперед 🔴 Собираю базу данных анализов для терапевта gpt :) Возобновил регулярный спорт: бег, качалка, теннис и улучшил питание Вот такие новости: а дальше пойдут посты про фейлы в ml — stay tuned, будет интересно!

2
LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и это наоборот круто! LLM научились
LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и это наоборот круто! LLM научились довольно неплохо решать в zero shot режиме (без обучения на доп данных) классические задачи: - Классификация текста - Named entity recognition (NER) - Суммаризация текста - Question answering по тексту (хотя тут еще есть куда расти) Куча бизнес-задач = комбинация нескольких таких простых классических задач 🆘 Автоматизация поддержки пользователей = Классифицировать запрос пользователя + достать нужный кусок документации / инфы о юзере из базы данных (RAG) + ответить на вопрос по вытащенным данным (question answering) И если раньше на каждый кусочек задачи нужно было учить свои модели, что долго/дорого, то сейчас это решает LLM…не всегда дешево, но заметно быстрее! Подобных примеров в бизнесе еще довольно много: автоматизация пушей, генерация простого контента по шаблону, … P.S. Настоящий reasoning я пока вижу только на очень «строгих» и задачах с понятными критериями успеха: написание отдельных кусков кода и решение не оч сложных математических задач В общем, решать много простых задач = решать и сложные задачи, которые можно разделить на несколько простых. И тогда хорошо решать простые задачи = успех 🚀
0
3
LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в рекомендациях! Обычная реком система уп+5
LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в рекомендациях! Обычная реком система упрощенно устроена так: - Модель на короткой realtime истории пользователя (SLIM, SASRec, …) вытаскивает товары текущего интереса - Модель на очень длинной offline истории пользователя (часто ALS, LightFM) вытаскивает некие долгосрочные интересы - Их результаты смешиваются и переранжируются Есть гипотеза, что кусочек с длинной историей можно обрабатывать LLM-кой и вытаскивать оттуда доп профит! Отчасти такой подход сработал в Taobao (их модель RecGPT v2). Ну и мы в Я.Маркете тоже внедрили свою адаптацию - Влад из моей команды недавно рассказал об этом на ML Party Подход относительно простой, но с кучей подводных камней: о них как раз в нашем докладе 😎
0