RecSoup：剪枝冲突参数后合并模型，推荐系统多目标权衡免重训

RecSoup 通过先剪除多个目标专属推荐模型中相互冲突的参数、再做合并，使多目标之间的 trade-off 可在推理阶段直接调节，无需重新训练模型。该论文将 RecSoup 定位为一种高效的模型合并（Model Merging）方法，面向可调控的多目标推荐场景。