Яндекс первым в мире показал, как заменить весь каскад рекомендаций одной ИИ-моделью без ручного конструирования признаков — с ростом качества

Дата публикации: 1 октября 2026

SONA: первое публично описанное сочетание полного цикла рекомендаций, обучения без ручных признаков и доказанного пользовательского эффекта

Яндекс представил SONA — шаг к новому поколению рекомендательных систем. Единая генеративная модель берёт на себя весь цикл рекомендаций: от подбора кандидатов до финального ранжирования, заменяя сложный каскад отдельных моделей.

Заявка на мировое первенство: команда Яндекса первой публично описала решение, которое одновременно заменяет весь рекомендательный каскад, обходится без вручную сконструированных признаков и подтверждает улучшение в эксперименте на реальных пользователях.

Первый пользовательский эксперимент показал результат. В семидневном тесте в «Моей волне» на умных колонках SONA заменила действующую систему с более чем 15 генераторами кандидатов и последующими этапами ранжирования. Время прослушивания выросло на 6,3%.

Рекомендательные системы — одна из ключевых областей применения современного ИИ. Они помогают людям выбирать среди миллионов товаров, видео, фильмов и треков, а сервисам — находить аудиторию для контента и предложений. Генеративные модели открывают возможность изменить сам способ построения этих систем.

Для Яндекса рекомендации — многолетнее направление развития. Компания развивает персонализацию более десяти лет: от рекомендаций в Музыке и других сервисах до больших рекомендательных трансформеров ARGUS и объединения этапов в линейке Gryphon — SONA. Новая разработка опирается на накопленный опыт работы с массовыми продуктами.

Вклад Яндекса выходит за пределы собственных сервисов. В 2025 году компания открыла Yambda — один из крупнейших на момент публикации датасетов для исследования рекомендаций, содержащий почти 5 млрд взаимодействий. Открытые данные и методика оценки позволяют исследователям сравнивать подходы на промышленном масштабе (что уже сделали ученые из ByteDance). Публикации ARGUS, Gryphon и SONA дополняют этот вклад описанием новых архитектур и результатов экспериментов.