Подводим итоги конференции — для этого собрали впечатления, тенденции и интересные статьи, отмеченные инженерами, посетившими её.
Работы, упоминаемые в карточках:
- Language Representations Can be What Recommenders Need: Findings and Potentials
- TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks
- TabM: Advancing Tabular Deep Learning with Parameter-Efficient Ensembling
- SLMRec: Distilling Large Language Models into Small for Sequential Recommendation
- CoS: Enhancing Personalization and Mitigating Bias with Context Steering
- Amulet: ReAlignment During Test Time for Personalized Preference Adaptation of LLMs
@RecSysChannel
#YaICLR
