تعتبر أنظمة التوصيات الصناعية تقليدية في نهجها، حيث تعتمد بشكل أساسي على أنماط سلبية في التصنيف تعتمد على إشارات سلوكية ضمنية، مثل النقرات ومدة البقاء. وكنتيجة لذلك، يجد المستخدمون أنفسهم في نزاع دائم بين اهتماماتهم الفعلية وما تقدمه هذه الأنظمة من توصيات. ولتجاوز هذه الفجوة المتزايدة بين كيفية تحسين التوصيات وطموحات المستخدمين في التعبير عن اهتماماتهم، تم تقديم نظام جديد يُسمى Shape Your Feed (SYF).

يمثل نظام SYF إطار عمل يعتمد على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) ويسمح بالقيام بتخصيص محتوى تفاعلي متعدد الأبعاد في الوقت الحقيقي. يعتمد هذا النظام على معمارية ثلاثية المستويات:
1. **تدفق الإدراك (Perception Flow)**: يعمل على التقاط نوايا المستخدم بدقة من خلال النصوص والأوامر الصوتية وتفاعلات واجهة المستخدم.
2. **تدفق الخدمة (Serving Flow)**: يقوم بإعادة تصنيف العناصر المرشحة وفقًا لنوايا المستخدم، مع الاستناد إلى ملفات دلالية دائمة تُعبر عن تفضيلات المستخدم المتطورة.
3. **تدفق التطوير الذاتي (Self-Evolution Flow)**: يقوم بمحاذاة سلوك النظام مع أحكام البشر من خلال تحسين التفضيلات المباشرة (Direct Preference Optimization) وفرق نموذج اللغات الكبيرة كحكم.

أظهرت التقييمات غير المتصلة بالإنترنت أن وحدة تقييم تكييف SYF تحقق دقة تصل إلى 98.85%، مما يمثل تحسنًا ملحوظًا مقارنةً بالأساليب التقليدية. وتبين الاختبارات الكبيرة عبر الإنترنت، التي أُجريت على بيانات حقيقية، أن SYF يعزز من صلة المحتوى ويرفع من معدل الرضا لدى المستخدمين، مما يوفر مسارًا عمليًا وقابلًا للتوسع نحو توفير توصيات تفاعلية يقودها المستخدمون في البيئات الصناعية.