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文章认为，在通过支付层将AI智能体商业化之前，必须先建立信任层，以确保推荐和交易的透明度和可靠性。
本文讨论了AI代理如何改变商业发现方式，超越传统搜索广告界面，融入对话、推荐和工具调用，需要新的基础设施用于追踪和归因。
本文提出了一种上下文多臂赌博机框架，该框架学习社交网络中的个体溢出概率，以优化激励式口碑营销，通过定向关联用户实现更高的回报。
本文将嵌入模型路由形式化为具有低秩专家的对抗性上下文线性赌博机，提出了Hypentropy策略梯度（HPG）算法，该算法实现了O~(s√(MT))的策略遗憾，避免了维度灾难。
本文提出Representation Curriculum (RC)，一种训练时干预方法，通过分阶段利用特征来减少对曝光混杂历史信号的过度依赖，并改善排序系统中的冷启动泛化能力。该方法经过了理论分析，并在公开基准和大规模eBay搜索实验中得到了验证。
本文研究了在用户行为序列上训练的行为基础模型的缩放定律，发现小的事件嵌入器是计算最优的，并且评估指标本身会影响最优计算分配。
本文对用户与AI驱动推荐系统之间的交互进行建模，分析不同采样策略下通信量与推荐集规模的最优配置，以最大化期望效用。
探讨AI智能体能否从被拒绝的推荐中学习，同时不损害用户隐私，也不过度个性化地适应个体独特的过去行为。
讨论了AI代理在从多个信息来源推荐产品时面临的挑战，每个来源都有其自身的偏见和局限性，并质疑如何设计一个信任层以实现可靠推荐。
一位软件工程师询问如何为没有行为数据的新用户引导个性化推荐，讨论内容推荐中的冷启动问题。
本文探讨了当AI代理提供错误建议时谁应该负责的问题，考虑了开发者、模型提供商、数据供应商、平台和用户的作用，并提出了构建可信代理生态系统的关键问题。
这篇学术论文识别并表征了行为曲线建模中的辛普森悖论，展示了由于生存偏差，聚合如何系统性地扭曲对用户动态的参数估计。作者们在 Goodreads 和 Amazon Electronics 等数据集上验证了这种失真，并提出了分层峰值估计方法来缓解这一问题。
本文探讨了为规范 AI 代理推荐系统而制定开源标准的必要性，并提出了一种混合模式：核心透明度功能保持开放，而商业运营部分继续存在。文章质疑如何防止单一平台垄断，并通过平衡的治理机制确保信任。
文章探讨了AI代理沦为类似垃圾邮件的产品推荐渠道的风险，并研究了潜在的治理机制，如质量评级和透明度要求，以防止生态系统被低质量或欺骗性内容污染。
本文探讨了为 AI Agent 的推荐功能建立统一标准和协议的必要性，旨在防止激励机制的碎片化和不透明，并确保 Agent 在推荐产品或服务时的透明度。
Ewin Tang 为推荐系统开发了一种突破性的经典算法，其性能与量子算法相当，挑战了关于量子优势的假设。因其在连接经典计算与量子计算领域的贡献，她荣获2025年玛丽亚·米尔扎哈尼新前沿奖。
文章讨论了在提供商业推荐的AI代理中维持用户信任的挑战，强调了透明度和责任标准的缺失。它呼吁开发者就如何实现可靠且透明的推荐机制提供反馈。
LoopCTR 将“循环扩展”引入推荐模型，通过基于 MoE 的专家融合与超连接残差，在提升 CTR 预测效果的同时实现 train-deep/infer-shallow 部署，满足低延迟在线服务需求。
本文对 OpenAI、Anthropic 和 Google 的基于 LLM 的内容策展推荐偏差进行了大规模审计，使用了来自 Twitter/X、Bluesky 和 Reddit 数据的 540,000 次模拟选择。研究发现 LLM 系统性地放大极化现象，在毒性处理方面表现出不同的权衡，并显示出显著的政治倾向偏差，倾向于左倾作者，尽管数据集中右倾作者占多数。