📈 Рексис отстаёт от NLP на 2 года. А Собесы могут обгонять) Забавно, что новые архитектуры и идеи в рекомендательных системах в продакшене - это NLP идеи с лагом в пару лет. Всё, что выстрелило в текстах, через какое-то время приезжает и в рексис. Рексис догоняет NLP 2013 - word2vec и DSSM. А в рексис они приходят через 2–3 года: prod2vec в 2015-м, item2vec в 2016-м. NLP-идеи, только вместо слов - покупки. 2017–2018 - Transformer и BERT. Дальше в рексисе: 2018 - SASRec, 2019 - BERT4Rec, и в том же 2019-м трансформер уже в проде ранжирования Taobao. 2020 - scaling laws LLM. В рексисе долго считалось, что масштабирование не работает, пока в 2024-м HSTU не показал обратное - и сразу в проде. 2022 - ChatGPT. Статьи про LLM-ранжирование выходят уже через полгода, а LLM как ядро рекомендаций в проде - PLUM в YouTube и OneRec-Think в Kuaishou - появляются только в 2025-м. Итого: до статьи лаг сжался с 2–3 лет до полугода, а до продакшен решений всё ещё 1-2 года при переносе идей из текстов на рекомендательные системы. Но и он тоже сокращается: DeepSeek-R1 вышел в январе 2025, а в октябре Kuaishou уже показал OneRec-Think - рекомендер, который "думает" перед ответом, с живым A/B. HSTU приехал в прод уже через 1,5 года. А собеседования наоборот могут обгонять массовое внедрение Буквально 2 года назад классика ML system design была - сделать рекомендации для e-commerce платформы: кандидатогенерация, ранжирование, офлайн-метрики, A/B. Могли попросить, например, задизайнить рекомендации ресторанов, ленту в социальной сети или фильмов в стриминговом сервисе. А недавно у друзей на собесе уже спрашивали как задизайнить агента вроде Muse от Меты в одной из FAANG-компаний, и это не первая такая история. Muse - персональный агент, который сам пишет письма, бронирует поездки, открывает браузер, заполняет формы и оформляет покупку за тебя. Агента зарелизили только в сентябре - и он уже на собеседованиях. Другой интересный факт, что раньше мы дизайнили, что показать человеку в магазине. А теперь - агента, который сам пойдёт в магазин и всё купит. 😀 При этом рексис никуда не делся: какой отель или товар выберет агент - это всё то же ранжирование. Просто "пользователем" теперь иногда оказывается агент И под это начинают уже меняться и сами решения в персонализации. 🚀 Получается, чтобы понять, что будет в рекомендательных системах через год - можно посмотреть на идеи из LLM сейчас. А перед собеседованиями наоборот надо поглядывать на релизы последних месяцев от больших компаний, даже если эти релизы без деталей)