2026 年第 11 周（3 月 8-14 日），推荐系统研究呈现两条清晰的技术主线。第一，生成式推荐（GR）正在经历从"能跑起来"到"跑得好、跑得快、跑得对"的全栈优化——Netflix/Meta 的指数奖励加权 SFT 解决后训练对齐、LinkedIn 的因果注意力重构将序列长度减半、快手的 FP8 量化将 OneRec-V2 推理延迟降低 49%、阿里的可微几何索引从根源消除长尾偏差，五篇论文从五个维度推进 GR 范式的工业级成熟。第二，LLM 推荐正在从"单次推理出结果"走向 Agent 化范式——Meta 的 VRec 在推理链中插入验证环节、美团的 RecPilot 用多 Agent 框架替代传统推荐列表、中科大的 TriRec 首次引入三方协调、人大/京东的 RecThinker 实现自主工具调用。 表示学习方面同样活跃。华为的 RF-Mem 将认知科学双过程理论引入检索管线，Amazon 的 P²GNN 用原型集增强 GNN 消息传递并在 18 个数据集排名第一，另有工作探索直接从 LLM 隐藏状态提取检索嵌入。此外，联邦推荐、机器遗忘和隐私合规方向也出现了多篇值得关注的工作，指向推荐系统基础设施级的隐私需求正在快速成熟。