基于今日论文，我们观察到以下技术趋势：; 生成式推荐范式走向成熟与系统化：今日多篇高评分论文均围绕生成式推荐展开。快手S²GR提出了分步语义引导推理，将推理过程与语义ID的层次结构对齐；Apple则将QAC任务重新定义为端到端列表生成，并融合RAG与多目标DPO对齐。这些工作表明，生成式推荐正从简单的序列生成，演进为融合推理、对齐、检索增强的系统化工程范式，并在工业场景中验证了显著收益。; LLM落地工业排序：效率与效果的深度权衡：LLM在排序中的应用面临巨大的推理成本挑战。LinkedIn的M

告别ID，拥抱语义：推荐基础架构的范式革新：今日多篇论文聚焦于用更稳定、可泛化的语义表征替代传统的Item ID。字节跳动的TRM框架用语义Token解决大模型规模化瓶颈，Google的LLP方法用聚合标签比例替代个体标签。这反映了业界在构建更稳定、可扩展的推荐基础模型上的共同探索，旨在解决ID动态性带来的训练不稳定、冷启动和知识遗忘问题。; 对齐训练与推理：生成式推荐的实用化攻坚：LLM-as-Rec的落地面临具体挑战。浙江大学的工作精准定位了SFT训练目标与Beam Search推理策略之间

精排模型规模化与效率的协同进化：今日多篇论文聚焦于如何在保证线上推理效率的前提下，突破精排模型规模化的瓶颈。字节跳动Zenith提出Prime Token和Tokenwise参数化，解决模型加深时的表征同质化问题；IBM的Landmark Pooling则从序列表示层面优化长文本检索。核心思路都是通过精巧的架构设计，而非简单的参数堆叠，来实现更优的“性能-效率”权衡。; 生成式推荐范式的多元化演进：生成式推荐正从单一的自回归解码范式，向更灵活、高效的并行生成范式演进。阿里巴巴的MDGR创新性地引

序列建模的规模化与工程化：今日多篇论文（如Meta的LLaTTE、快手的EASQ、字节的MERGE）共同指向一个趋势：推荐系统的核心模型（尤其是排序）正从“设计精巧的模型”转向“可规模化扩展的工程系统”。核心驱动力是Transformer架构和长序列建模带来的巨大效果红利，但必须通过创新的系统架构（如两阶段异步计算、参数隔离、动态索引）来突破在线延迟的硬约束。工业界正系统性地探索推荐领域的“缩放定律”。; 高质量稀疏信号的价值挖掘与对齐：传统推荐严重依赖稠密但嘈杂的行为代理信号（如点击、时长）。

生成式推荐范式深化与优化：今日多篇论文聚焦于生成式推荐（Generative-Rec）的落地挑战与优化。核心议题从“如何生成”转向“如何更好地生成”，具体体现在：1）目标对齐：DIGER 通过可微语义ID首次实现了索引目标与推荐目标的端到端联合优化；2）知识注入：Meta 的工作探索如何将业务先验知识（如分类、时间模式）通过适配器头融入生成式模型的训练，实现可控生成。这标志着生成式推荐正从学术概念走向工业实用，关注点转向提升模型性能、可控性与业务对齐。; LLM在推荐中的角色演进与评估：LLM在

生成式推荐（Generative-Rec）的工业落地加速：今日多篇论文（S²GR, DualGR, GenCI）均围绕生成式推荐范式展开，并完成了线上AB测试验证。这表明生成式推荐正从学术探索快速走向工业实践，尤其在召回和排序阶段展现出替代传统多阶段管道的潜力。核心挑战已从“能否生成”转向“如何高效、鲁棒地生成”，并涌现出针对长短兴趣、推理路径、意图建模等具体问题的创新解法。; 模型架构与优化目标的深度对齐：今日论文显示出一种趋势：不再满足于通用架构+特定损失，而是从推荐任务的根本目标（如Top

今日无新论文收录，暂无法进行技术趋势分析。

今日无新论文收录，无法进行趋势分析。

今日无新论文收录，暂无法进行技术趋势分析。

生成式推荐（Generative-Rec）的可靠性优化：今日多篇论文聚焦于解决LLM/扩散模型等生成式推荐范式落地时的核心痛点。研究重点从“能否生成”转向“如何可靠地生成”，具体包括：严格消除OOD幻觉（RecLM）、解决微调引入的Context Bias（GDRT）、以及优化扩散模型的引导信号（CARD）。这标志着该领域正从概念验证迈向工程化实践。; 模型合并与高效部署成为新焦点：随着大模型在推荐中的应用，模型参数量剧增，其高效部署与更新成为关键挑战。MMGRid首次系统研究了生成式推荐中的模

LLM从“辅助”走向“决策”：今日多篇论文展示了LLM在推荐/广告系统中角色的深化。从Netflix的LLM推理重排到阿里的LLM预算分配决策，LLM不再局限于特征增强或内容理解，而是开始承担核心的排序、重排乃至策略优化任务。核心范式是利用LLM的推理能力和世界知识，解决传统模型难以处理的冷启动和少样本问题，并开始追求线上收益。; 多行为与鲁棒性成为精排焦点：精排阶段的研究重点从单一行为建模转向更复杂的多行为协同。今日论文揭示了两个关键挑战：行为语义不一致（如点击与购买意图不同）和噪声干扰。解决

轻量级后处理适配：今日论文显示，无需重新训练模型，仅通过简单的后处理（如PCA降维、多模态特征融合）即可有效提升模型在新场景或复杂输入下的性能。这反映了工业界对低成本、高效率模型适配方案的持续追求。; 跨模态特征增强：为了应对推荐系统中日益复杂的输入（如长文本、噪声上下文），研究者开始探索超越传统文本编码的特征工程方法，例如将文本视为图像进行视觉编码，以获取更鲁棒或互补的语义表示。