Ein neues Framework, Parallel Latent Reasoning (PLR), wurde eingeführt, um sequenzielle Empfehlungssysteme zu verbessern, indem mehrere Argumentationsverläufe gleichzeitig erkundet werden. Dieser Ansatz adressiert die Einschränkungen bestehender tiefer sequenzieller Empfehlungsverfahren, indem parallele Argumentationsströme mit lernbaren Trigger-Tokens konstruiert und eine globale Argumentationsregularisierung zur Sicherstellung von Vielfalt eingesetzt werden. Das PLR-Framework kombiniert die Ausgaben adaptiv durch eine Aggregation von Argumentationsströmen. Umfangreiche Experimente haben gezeigt, dass das PLR-Framework die aktuellen State-of-the-Art-Baselines deutlich übertrifft und dabei eine effiziente Inferenz beibehält. Theoretische Analysen unterstützen zudem seine verbesserte Generalisierungsfähigkeit, was einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der sequenziellen Empfehlungen darstellt.