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。

生成式推荐与LLM的深度融合：今日多篇论文聚焦于利用LLM的生成能力重构推荐任务。从统一搜索与推荐的多任务调优（GEMS），到为多模态物品分配语义ID进行自回归生成（MMGRec），再到为设备端部署进行模型压缩（OD-LLM），技术路径正从“嵌入-检索”范式向“生成”范式演进，并深入探索其高效、可扩展的实现方案。; 工业场景驱动的系统级优化：工业界论文展现出强烈的工程落地导向，致力于解决大规模系统的效率瓶颈。无论是快手解决页面导航的实时决策（KLAN），美团优化序列建模的推理效率（GAP-Net

智能体与LLM驱动的推荐架构深化：今日多篇论文聚焦于如何更有效地将大语言模型（LLM）和智能体（Agent）范式融入推荐系统。从解耦记忆与推理的智能体架构（MemRec），到利用LLM生成语义画像增强传统模型（SPiKE），再到探索基于合成数据的全新预训练范式（MPT），研究正从简单的“LLM-as-Tool”向更深度的“LLM-as-Architecture”演进，旨在解决协同信号注入、认知过载和模型通用性等核心挑战。; 推荐系统的鲁棒性与可解释性优化：工业界和学术界共同关注模型在实际部署中的

生成式推荐范式走向成熟与落地：今日多篇论文聚焦于生成式推荐（Generative-Rec），标志着该范式正从概念探索走向系统化落地。快手提出的Term IDs (TIDs) 范式，旨在解决LLM生成式推荐的核心瓶颈（幻觉、语义鸿沟），并展示了显著的跨域效果。同时，学术界也在探索将生成式范式引入多模态推荐（MMGRec）和长列表排序（RLPO）。这些工作共同表明，如何为LLM设计高效、低幻觉、可泛化的物品标识符（Semantic-ID），已成为生成式推荐落地的关键。; 工业界聚焦系统效率与工程实践

生成式推荐进入“生成+验证”协同优化新阶段：今日多篇论文显示，生成式推荐正从单纯的自回归预测，演进为引入过程奖励模型（PRM）进行中间步骤验证的协同范式。快手PROMISE通过PRM引导波束搜索解决语义漂移，腾讯SCoTER通过结构化蒸馏迁移LLM推理链，都体现了对生成过程进行“监督”和“对齐”的强烈需求，标志着该领域向更可控、更可靠的方向发展。; 工业界聚焦“对齐”问题：从目标到评估：今日工业界论文普遍关注“对齐”问题，但维度不同。快手HarmonRank解决多目标优化目标（分类损失）与评估指