Яндекс представил Sona — собственную генеративную модель, которая полностью берёт на себя подготовку рекомендаций, от подбора вариантов до их ранжирования. Это первая в мире модель, которая заменяет целый каскад алгоритмов, не требует ручного подбора признаков и показывает высокие результаты на практике. Она анализирует действия пользователя — что он выбирал, что отклонял, к чему возвращался — и сразу определяет, что ему подойдёт.

Первым сервисом, где Яндекс протестировал новую модель, стали музыкальные рекомендации в умных колонках с Алисой. На неделю Sona заменила действующую в умных колонках систему рекомендаций, включающую десятки алгоритмов — каждый из них предлагает подходящий трек, а система в несколько этапов выбирает лучший. По итогам эксперимента время прослушивания рекомендованных треков выросло в тестовой группе на 6,3%, а количество просьб повторить трек — почти на 18%. Аудитория активных слушателей увеличилась на 4,5% — это в 2,4 раза больше, чем после предыдущего обновления. Результатами эксперимента команда Яндекса поделилась в научной статье на международной платформе arxiv.org. Разработкой и тестированием новой модели занимались инженеры Алисы, Яндекс Музыки и команда R&D (Research and Development).

Успехи рекомендательной модели Sona уже отметили учёные из ByteDance, которые создают рекомендации, например, для TikTok.