Первая итерация курса по рекомендательным системам в ШАД подошла к концу! Автор делится содержанием финальной лекции, которая охватывает актуальные тренды и направления в RecSys.

Основные темы лекции:

1. **Industry vs Academy:** Индустриальные тренды и источники информации о них. Отставание от других областей, bitter lesson, сами тренды.

2. **Масштабирование:** Scaling hypothesis, четыре оси масштабирования рексистем. Матрицы эмбеддингов, датасеты, контекст (признаки и история пользователя), энкодеры.

3. **Actions speak louder than words:** DLRM, inductive bias, генеративная постановка ранжирования и кандгена, HSTU, результаты, критика подхода.

4. **LLM x RecSys:** Мотивация, эволюция подходов, проблемы, recommendation-language gap.

5. **Семантические айдишники:** Мотивация, generative retrieval, вариационные автокодировщики, RQ-VAE, public и proprietary сетапы обучения, применения, оценки качества от Google.

6. **Foundation модели и кросс-платформенность**

7. **Снова про генеративные модели:** OneRec, PinRec — описания подходов и результаты.

Не вошли в лекцию темы: RL, mixture of logits, GPU Retrieval. Обсуждение LLM будет поверхностным.

Слайды будут доступны после лекции.