🚀 Косинусное сходство — это прошлый век? Разбираем инсайты от Tencent для ИИ-подбора

🚀 Косинусное сходство — это прошлый век? Разбираем инсайты от Tencent для ИИ-подбора

Мы в Iconicompany постоянно ищем способы сделать матчинг резюме и вакансий точнее. На днях наше внимание привлекло прорывное исследование лаборатории WeChat AI (Tencent) — CALM (Continuous Autoregressive Language Models).

В чем суть? Авторы предлагают отказаться от привычных дискретных токенов в пользу непрерывных векторов и «энергетических» метрик. Для HR-теха это может означать:

✅ Конец «хрупких» эмбеддингов, чувствительных к каждой запятой.

✅ Повышение точности сопоставления навыков через Energy Score.

✅ Новое качество работы со сложными смысловыми блоками.

Мы настолько вдохновились идеями ребят из Tencent, что решили связаться с авторами напрямую. Уже отправили письмо Чэньцзе Шао (главному автору), чтобы обсудить практическое применение CALM в наших алгоритмах и обменяться опытом.

Подробный разбор технологии и наши мысли о том, как улучшить классический векторный поиск, читайте в новом материале:

👉 От косинусного сходства к «энергии» смыслов: как CALM меняет правила игры

#AI #HRTech #Tencent #CALM #Matching #Iconicompany #Innovation

@iconicompany