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Meta は広告推薦モデル GEM の学習効率を倍増させ、計算量を 4 倍に拡大したと報告。
Netflix は推薦システムの核心として、手作業で作成した数千もの特徴量に依存する既存スタックから脱却し、LLM ネイティブなアプローチである「GenRec」への移行を目指す方針を明らかにした。
Meta は Facebook のプラットフォームにおいて、クリエイターがコンテンツ制作を支援する新たな AI アシスタント機能を展開した。
Mariia Bulycheva氏が、Zalandoのランディングページにおいて、従来の深層学習からグラフニューラルネットワーク（GNN）への移行について説明した。ユーザーログを異種グラフに変換する複雑さや「メッセージパッシング」の学習プロセス、グラフデータリークの技術的課題を解説し、ハイブリッドアーキテクチャによる推論遅延の解決と文脈埋め込みの実現を共有した。