«Яндекс» представил Sona — генеративную ИИ-модель, предназначенную для замены многоступенчатых каскадов рекомендательных алгоритмов. В отличие от традиционных систем, требующих ручного подбора признаков, Sona самостоятельно выполняет подбор и ранжирование контента, анализируя историю действий пользователя, включая его выбор, отказы и возвраты к материалам.
Первым этапом тестирования стало внедрение модели в систему музыкальных рекомендаций умных колонок с «Алисой». В ходе недельного эксперимента Sona заменила десятки алгоритмов. Результаты показали рост времени прослушивания на 6,3% и увеличение количества просьб повторить трек почти на 18%. Аудитория активных слушателей выросла на 4,5%, что в 2,4 раза превышает показатели предыдущего обновления.
Над созданием и тестированием Sona работали инженеры «Алисы», «Яндекс Музыки» и R&D-команда компании. Отчет об исследовании опубликован на платформе arxiv.org. Модель стала продолжением развития рекомендательных технологий «Яндекса», начатого с внедрения системы ARGUS в 2025 году и архитектуры Gryphon в 2026 году.
Компания развивает рекомендации более 10 лет и делится наработками с сообществом. В 2025 году «Яндекс» открыл доступ к датасету Yambda, который уже используют исследователи из Kuaishou. Успехи модели Sona также получили оценку со стороны ученых из ByteDance, занимающихся разработкой рекомендаций для TikTok.
