Т-Технологии привезли на ACM RecSys 2026 открытую Scikit-Rank для...

Т-Технологии привезли на ACM RecSys 2026 открытую Scikit-Rank для нейроранжирования

Команды Т-Технологий (экосистема Т-Банка) представили на конференции ACM RecSys 2026 открытую библиотеку Scikit-Rank со scikit-learn-совместимым интерфейсом к нейроранжировщикам DCN v2, FinalNet, FinalMLP, Destine и TabM, а также фреймворк Perseus для кросс-сервисной персонализации и метод ScaL³AE для масштабирования LLM-обогащённых линейных автоэнкодеров на каталоги в миллионы объектов.

Автор Sergey KostenchukОпубликовано 2026-09-30Обновлено 2026-09-30

2026-09-30 Исследования HuggingFace

🤖 На ACM RecSys 2026 показали открытую Scikit-Rank

Т-Технологии (экосистема Т-Банка) представили три работы. Главная — открытая Scikit-Rank: ранжировщики DCN v2, FinalNet, FinalMLP, Destine и TabM в sklearn-интерфейсе fit/predict, более чем 20 функций потерь — замена CatBoost/LightGBM почти без правок кода. Рядом — Perseus и ScaL³AE.

🌍 По данным авторов Perseus, единая модель на событиях всех сервисов компании подняла качество рекомендаций с 16 до 39% на T-ECD (метрика не раскрыта). Это тренд мультипродуктовых экосистем; кросс-сервисная обработка данных потребует правовой проверки.

👤 Scikit-Rank ставится через pip install scikit-rank и работает на CPU и CUDA (PyTorch, Hugging Face Accelerate), репозиторий открыт. Практикам RecSys — карта индустриальных решений крупного российского игрока.

Источник 1: https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/1088224/

Источник 2: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3773078.3831815

Источники