Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку
MR.Rec: иерархическая память + рассуждения для персональных рекомендаций
КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Адаптировать под запрос
LLM плохо различает шум от сигнала в большой памяти. Даёшь всю историю покупок – модель учтёт носки и чайники при выборе наушников. Даёшь статичный профиль 'любишь качество' – слишком общо для конкретного запроса. MR.Rec позволяет делать персональные рекомендации без шума через иерархическую память и двухшаговый процесс. Фишка: модель сначала рассуждает 'какие аспекты моих предпочтений важны для ЭТОГО запроса', потом ищет в памяти именно по этим аспектам – не по похожести слов, а по смыслу запроса.
Дайджест исследования
Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку
Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку
Простыми словами
Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку