Se ha introducido un nuevo marco, Razonamiento Latente Paralelo (PLR), para mejorar los sistemas de recomendación secuencial explorando múltiples trayectorias de razonamiento simultáneamente. Este enfoque aborda las limitaciones de los métodos existentes de recomendación secuencial profunda mediante la construcción de flujos de razonamiento paralelos con tokens desencadenantes aprendibles y la aplicación de una regularización global del razonamiento para garantizar la diversidad. El marco PLR combina adaptativamente las salidas a través de una agregación de mezcla de flujos de razonamiento. Experimentos extensos han demostrado que el marco PLR supera significativamente a las líneas base actuales de última generación mientras mantiene una inferencia eficiente. El análisis teórico respalda además su capacidad mejorada de generalización, marcando un avance significativo en el campo de las recomendaciones secuenciales.