VK AI Community: разбор RecSys 2024 | 2 часть

Собираемся 21 ноября на второй митап, чтобы послушать разборы интересных статей с RecSys 2024 в ламповой обстановке. В программе доклады с не менее итальянским настроением, активности для общения и время для нетворкинга.

Программа: 

Кирилл Хрыльченко, Руководитель группы исследования перспективных рекомендательных технологий, Яндекс: Bridging the Gap: Unpacking the Hidden Challenges in Knowledge Distillation for Online Ranking Systems 

Роман Логойда, ML инженер AI VK: Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations

Алексей Васильев, Team Lead команды RecSys в Sber AI Lab: Cross-Domain Latent Factors Sharing via Implicit Matrix Factorization

Данил Гусак, ML Researcher, Сколтех и ВШЭ: Scalable Cross-Entropy Loss for Sequential Recommendations with Large Item Catalogs

Александр Милоградский, Ведущий Исследователь-разработчик Т-Банка: Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline

Сергей Ермилов, ML инженер AI VK: On Interpretability of Linear Autoencoders

Роман Болозовский, ML инженер AI VK: The Role of Unknown Interactions in Implicit Matrix Factorization — A Probabilistic View

Александр Подвойский, ML инженер AI VK: beeFormer: Bridging the Gap Between Semantic and Interaction Similarity in Recommender Systems

Олег Сапрыкин, ML инженер AI VK: A Multi-modal Modeling Framework for Cold-start Short-video Recommendation

Николай Анохин, Ведущий специалист по ML AI VK: Low Rank Field-Weighted Factorization Machines for Low Latency Item Recommendation