VK внедрила в свои сервисы ИИ-алгоритмы для более тонкой настройки контентных рекомендаций

По словам представителей холдинга, многомодальная языковая модель (MMLM) интерпретирует тематику, а кросс-форматная модель выявляет суть контента. Также, рекомендательная система способна автоматически идентифицировать персонажей в видеоматериалах. Эти ИИ-технологии, уже применяемые в «VK Видео», поисковых функциях и аналитике, будут распространены и на другие UGC-платформы VK, охватывая различные форматы, от коротких видео до музыкальных треков.

Кросс-форматная контентная модель анализирует все аспекты ролика: заголовок, обложку, аудио- и видеодорожку. Искусственная нейронная сеть VK объединяет полученные данные, позволяя рекомендательной системе лучше понимать смысл контента и комбинировать разные форматы. Например, система способна предложить видео, близкое по тематике, на платформе «VK Видео» на основе текстового сообщения из «ВКонтакте» или короткого видео из «VK Клипов», делая рекомендации межплатформенными.

Нейросеть VK, обученная на более чем трех миллионах русскоязычных материалов, способна анализировать видео, изображения, текстовый контент и аудиофайлы. Это позволяет рекомендательным алгоритмам быстрее предлагать релевантный контент в продуктах VK, минимизируя потребность в первичной пользовательской реакции.

ИИ-рекомендательная система VK автоматически распознает известных людей в видеороликах, позволяя алгоритмам учитывать не только тематику контента, но и присутствие конкретных популярных личностей. Технология VK основана на двух моделях машинного обучения: одна анализирует видеоряд покадрово (один кадр в секунду), а вторая определяет лица на кадрах и формирует обобщенный «портрет» персонажа.