================ Комментарии от меня: ML микросервис и система рекомендаций в целом, это самая важная и сложная штука в соц сетях. Потому что это не только модель, а инженерка данных. Если события приходят криво, то любая формула будет выдавать говно. А важно это потому, что с грамотной системой реков, остается вовлеченность пользователей Контракт событий и разделение сервисов дали реально заметный апгрейд, и если ingestion сломан, то никакой ml не спасёт ================ Какие фичи на очереди (по ml service): 1. Перевести текущие рекомендации полностью на новый семантический пайплайн 2. Дальше усилить сигналы по событиям уже поверх similarity и дальше в ранжировании 3. Сделать обновление индекса и переэмбеддинг без простоя 4. Дожать интеграцию под Rust tch-rs так чтобы ML обучение и переэмбеддинг шло параллельно с продом Всем удачи!