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