כתבה
arXiv cs.CL ·
Auto-RecSys: מערכת מחקר אוטונומית
Auto-RecSys: Harnessing Autonomous Research Agents for Industry-Scale Recommender System
Auto-RecSys היא מערכת מחקר אוטונומית שמאפשרת ניסויים בקנה מידה תעשייתי. היא פותרת אתגרים של לולאות משוב ארוכות וסיבוכיות מערכת. המערכת משתמשת בביצוע מקביל וזיכרון מרכזי
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.10922v1 Announce Type: new Abstract: Auto-research agents have shown the potential to automate hypothesis generation, experiment execution, and iterative refinement. However, scaling this paradigm to industry-scale recommendation models introduces two challenges: (1) long feedback loops, where model training can take days, making serial iteration prohibitively slow and requiring parallel exploration across multiple research directions; and (2) system complexity, where large configurations, fragile infrastructure dependencies, and multi-day GPU jobs require robust and recoverable execution. We present Auto-RecSys, an autonomous research system for long-horizon experimentation on industry-scale recommendation models. Auto-RecSys addresses these challenges through three harness des
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית