近日，第二届Ray Summit会议在美国旧金山顺利举行。作为国际顶尖的大数据技术峰会，Ray Summit致力于展示和讨论使用Ray框架构建和扩展人工智能应用和基础设施的最佳实践，旨在促进人工智能、机器学习和分布式计算领域的创新和交流，每年会有来自DeepMind、OpenAI、Uber、LinkedIn、Niantic等公司和机构的数千名工程师、学者和行业专家参与。网易伏羲作为国内人工智能领域的前沿团队，也受邀参加此次会议。
Ray是一个由Anyscale开发并维护的开源分布式计算平台，支持各种机器学习工作负载，如分布式训练、强化学习和超大语言模型等。网易伏羲实验室通过Ray和RLLib等工具在网易游戏中加速了许多基于强化学习的服务，从而提升游戏玩家的用户体验。在本届Ray Summit，网易伏羲团队的用户画像负责人润泽博士向与会者们分享了伏羲提出的RL4RS（Reinforcement Learning for Recommender Systems）项目，为基于强化学习的推荐系统带来了新的技术思路。
RL4RS是网易伏羲团队提出的一个包含真实世界数据集、仿真环境和前沿算法的工业数据集，是首个完全开源的工业级推荐系统数据集，用于训练和评估具有对现实差距特殊关注的RL算法，包含两个真实世界的数据集、数据理解工具、调整过的仿真环境、相关的高级RL基准、批处理RL基准和反事实策略评估算法。该项目的发布为推荐算法和模拟环境构建的研究提供了宝贵资源，为推荐系统的发展注入了新的活力。
在演讲中，润泽博士详细地介绍了RL4RS项目的背景和意义：传统的推荐系统主要依赖于协同过滤、内容过滤等方法，但这些方法在面对复杂的用户行为和多变的市场环境时存在一定的局限性。而强化学习作为一种能够自主学习和优化的算法，具备了更强的适应性和灵活性，有望为推荐系统带来革命性的突破。
为了验证RL4RS的有效性，网易伏羲也在集团内的多个游戏业务中进行了实际应用：通过利用RL4RS构建的强化学习推荐系统，对玩家行为的进行学习与优化，从而提升游戏的用户满意度、为游戏系统的平稳运行保驾护航。这一应用的成功不仅证明了RL4RS的可行性，也为推荐系统技术开辟了新的方向。
吴博士还介绍了RL4RS的评估框架，该框架不仅能够全面评估推荐系统的性能，还可以帮助研究人员更好地理解和分析推荐算法的优劣之处。这一框架的推出填补了推荐系统评估领域的空白，为推荐算法的研究和应用提供了重要的支持。
润泽博士的演讲在现场引发了热烈的反响，不仅让听众们深入了解了RL4RS项目的重要性和潜力，也向行业展现了推荐系统领域的无限活力。期待未来能有更多系统和应用强化学习的热爱者们加入，为科技创新和人工智能发展注入新的活力。
