Um novo framework, o Raciocínio Latente Paralelo (PLR), foi introduzido para melhorar os sistemas de recomendação sequencial explorando múltiplas trajetórias de raciocínio simultaneamente. Essa abordagem resolve as limitações dos métodos existentes de recomendação sequencial profunda ao construir fluxos de raciocínio paralelos com tokens de gatilho aprendíveis e empregar uma regularização global do raciocínio para garantir diversidade. O framework PLR combina adaptativamente as saídas por meio de uma agregação de mistura de fluxos de raciocínio. Experimentos extensivos demonstraram que o framework PLR supera significativamente as linhas de base atuais de última geração, mantendo uma inferência eficiente. A análise teórica apoia ainda mais sua capacidade aprimorada de generalização, marcando um avanço significativo no campo das recomendações sequenciais.