Apresentação: Recomendadores Adaptativos no Mundo Real: Inferência, Avaliações e Design de Sistema

Mallika Rao explica que a verdadeira complexidade dos sistemas de recomendação adaptativa está fora da arquitetura do modelo. Ela discute como loops de feedback em tempo real, frescor da recuperação, orquestração em múltiplas etapas e orçamento de latência de ponta a ponta permitem que os sistemas aprendam e evoluam continuamente em produção sob restrições operacionais do mundo real, como latência, custo e observabilidade. Por Mallika Rao