«Яндекс» представил новую систему рекомендательных алгоритмов на основе своих больших генеративных моделей ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential modeling). Она учитывает всю анонимизированную историю пользователя, а не только положительные взаимодействия, а также контекст взаимодействия: когда оно происходило, на каком устройстве и другие параметры. Утверждается, что решение предсказывает интересы, учитывая контекст, сезонность и неочевидные для человека связи.

ARGUS уже внедрена в «Яндекс Музыку». В сервисе используется трансформерная модель со 126 млн параметров и длинной истории 8,2 тыс. событий. Раньше максимальная конфигурация составляла 19 млн параметров и 2 тыс. событий.

Пользователи стали на 2,3% больше времени проводить в разделе рекомендованных композиций «Моя волна». Вероятность лайка рекомендации увеличилась на 6,4%, вероятность лайка при первом включении исполнителя — на 11,8%. В настройке «Незнакомое» пользователи стали проводить на 12,7% больше времени, вероятность лайка там увеличилась на 10,4%.

Новую систему также начали использовать в «Маркете» и «Лавке». Известно, что в «Маркете» пользователи стали добавлять в корзину на 3% больше товаров, увиденных в рекомендациях. В новых для людей категориях покупок стало больше на 5%. Кроме того, ARGUS использовали в музыкальных сценариях в «Яндекс Станциях». Суммарное время, которое пользователи проводили с активной колонкой, увеличилось на 0,75%.

В мае 2025 года «Яндекс» выложил в открытый доступ датасет YaMBDa (Yandex Music Billion-Interactions Dataset). Он предназначен для обучения алгоритмов рекомендательных систем.