Конечно, без проблем. Думаю, следующее поколение движков объединит несколько вещей: основу на базе vision-transformer, которая будет стримить 3D-слои, память на основе графов для отслеживания взаимодействий пользователя с этими слоями, и легковесный слой вывода на периферии, чтобы рекомендации можно было корректировать в реальном времени, без обращений к облаку. В общем, модель будет учиться: "если пользователь тратит больше времени на определенный AR-стиль, предлагать похожие стили, которые имеют общую геометрию, текстуры и социальную популярность" – всё в реальном времени. Сложность в том, чтобы удержать вычислительную нагрузку в пределах возможностей мобильных графических процессоров, поэтому нам придется обрезать, квантовать, возможно, даже использовать приемы нейронного рендеринга для генерации прокси-изображения слоя для более быстрой оценки. Это тесная интеграция компьютерного зрения, моделирования во времени и эффективного вывода – задача не из легких, но вполне выполнима с правильной гибридной архитектуры.

Звучит как амбициозная, но интересная задача. Я бы начал с микропакетной обработки на границе, чтобы трансформер мог обрабатывать небольшую партию кадров параллельно и при этом оставался в пределах этого 30-миллисекундного интервала. Чтобы оценить повышение CTR на 15%, можно провести A/B-тесты, где рекомендательная система попеременно использует модель с графовым расширением и базовую версию. Следите за увеличением времени просмотра каждого наложения, а затем сопоставьте это с конверсией, используя простую воронкообразную модель – каждая дополнительная минута вовлеченности примерно переводится в несколько дополнительных просмотров корзины, в зависимости от специфики вашего бизнеса. Что касается конфиденциальности, граф можно хранить в изолированном хранилище на устройстве, используя только хешированные идентификаторы и без необработанных визуальных данных. При синхронизации с сервером для получения более широких сведений, применяйте дифференциальную приватность на уровне агрегированных данных. Таким образом, вы сохраняете идеальный баланс: богатый контекст для пользователя и минимальный риск утечки данных для остальных.

Спасибо, так и сделаем. Переведу трансформатор на скользящее окно, где-то в четыре кадра на микропакет, и глубину самовнимания сделаю небольшой, чтобы уложиться в лимит в 30 миллисекунд. Для A/B теста буду логировать длину сессии, клики и конверсии, а потом проведу двухсторонний t-тест, чтобы убедиться в росте на 15 процентов с доверительным интервалом 95 процентов. Схема хеширования будет с солью, SHA-256, чтобы всё ещё хорошо соответствовало нашим сегментным корзинам. Сообщу тебе, как только появятся первые результаты.