推奨システムにおける損失関数の設計は、今後ますます多様化し、精緻化していくと考えられます。特に、対照学習の進展に伴い、損失関数は単に正負のサンプルを扱うだけでなく、サンプルの「難易度」に基づいて重み付けを行うアプローチが主流になるでしょう。例えば、Multi-Margin Cosine Loss（MMCL）のように、異なるマージンを導入し、さまざまなレベルのネガティブサンプルに異なる重みを割り当てる手法が増えると予想されます。これにより、モデルはより効率的に学習し、限られたリソースの中でも高いパフォーマンスを発揮できるようになります。また、人気バイアスや多様性の問題に対処するための新しい損失関数の開発も進むでしょう。自動機械学習（AutoML）技術を活用して、最適な損失関数を自動的に生成する手法も注目される可能性があります。