Netflix хочет заменить свой 15-летний алгоритм рекомендаций на LLM. Netflix представил GenRec — LLM-ранкер поверх собственной foundation-модели.Раньше рекомендации строились на тысячах вручную созданных признаков и кастомных архитектурах. В GenRec история просмотров, метаданные и контекст превращаются в текст, и модель ранжирует по нему весь каталог сразу. Обучение идёт в два этапа: сначала open-source LLM адаптируют к данным Netflix, затем дообучают под задачу ранжирования с reward-сигналами на долгосрочную удовлетворённость пользователей. Результат: в большом A/B-тесте на ~10% трафика GenRec статистически значимо обошёл зрелую продакшн-систему. Старую систему пока не выбросили. Сами авторы называют GenRec лишь первым шагом к LLM-стеку рекомендаций. Сложность создания таких моделей теперь смещается от feature engineering к context engineering. Подробнее