本周推荐系统研究围绕三条技术主线展开：生成式推荐从概念验证走向端到端工程落地、LLM 从排序辅助进入核心决策环节、预训练-持续刷新范式重新定义知识归属。工业界论文过半，Yandex、快手、字节、腾讯、Snap、Shopee、LinkedIn、京东、微软、华为均有部署论文，且大多附带线上 A/B 数据。 主线 1：生成式推荐走出「生成即召回」原型，向端到端单模型演进。 Yandex 的 Gryphon-v2 用单个模型替代 15 个候选生成器、粗排与精排的完整级联，活跃用户 +1.41%；Snap 把 LLM 生成式召回推进到短视频场景，View Time +0.37%。两者共同指向——生成式架构的工程瓶颈（排序目标传递、推理成本、资格约束）正在被逐个拆解。 主线 2：LLM 从排序辅助进入高风险决策环节。 腾讯 SeqLLM 为支付风控注入行为序列建模，商户筛查精度从 92.0% 提到 97.5%；快手 HOBA 用 LLM 推理超参数、SARSA 选专家、专家池执行，三层结构让竞价决策在线自适应，目标成本 +3.6%。百度 QDET 用 7B 模型在时间线摘要任务上追平 DeepSeek-R1-671B，CTR +5.5%。 主线 3：预训练-持续刷新的范式开始重划「知识」与「几何」的归属。 Shopee 的 KGD 用行为多 token 预测清洗预训练知识、锚定校准残差解耦任务几何，GMV/用户 +1.75%，90 天生产流验证无衰减。这条线指向一个判断：预训练推荐模型的下一个战场不是更大的模型，而是如何在持续分布漂移中守住已学知识、同时让下游适配不被梯度干扰。
本周推荐系统研究呈现三条交织的技术主线：生成式推荐的工业部署密度达到新高，多家公司密集披露线上收益；LLM 推荐从显式推理转向潜在推理，推理成本成为规模化部署的首要约束；工业基础设施论文集中解决训练-服务不一致、推理计算复用和冷启动问题。三条线共同的指向是——推荐系统正从"模型能力竞赛"转向"系统工程竞赛"。 主线 1：生成式推荐进入多目标、可控的工业化阶段。 快手的 Multi-Decoder OneRec 用多解码器结构解耦共享表示与目标特化，线上 app 使用时长 +0.37%、冷启动 +2.09%；京东的 OxygenREC-v2 以 3B 参数 MoE 将判别信号内化进生成式骨干，GMV 提升 2.8%-6.8%。生成式推荐的竞争焦点从"能不能召回"转向"能不能控方向、调目标"。 主线 2：LLM 推荐的推理方式从显式 CoT 转向潜在推理。 快手的 WhisperRec 将教师 CoT 压缩为潜在 token，SID@64 提升 17.44%，在线推理吞吐量提升超 10 倍；LaRec 用个性化高斯混合分布采样推理起点，探索多路径潜在推理。显式推理的质量天花板仍在，但推理成本决定了谁能在线上活下来。 主线 3：工业推荐系统的工程深化。 Meta 的 ROCS 将请求侧计算共享从特征交互扩展到序列模型，检索模型 QPS 提升 3 倍；Memory Layer 用与模型共训的键值缓存统一训练-服务表示，NE gap 缩小 86%。训练和服务的结构性对齐，正在成为比模型结构更重要的优化杠杆。