要進一步提高D3方法在大規模真實世界數據集上的推薦效果和效率，可以考慮以下幾個策略：
優化模型架構：可以探索更高效的模型架構，例如使用更小的預訓練大型語言模型（LLM），或是結合多種模型的優勢，形成集成模型，以提高推薦的準確性和多樣性。
增強數據處理：在數據預處理階段，應該考慮使用更先進的數據清理和增強技術，以提高數據質量，從而提升模型的學習效果。這包括去除噪聲數據、平衡數據集以及使用數據擴增技術。
動態調整超參數：在訓練過程中，動態調整超參數（如學習率、批次大小等）可以幫助模型更好地適應不同的數據特徵，從而提高推薦效果。
引入用戶反饋機制：通過實時收集用戶的反饋數據，並將其納入模型的訓練過程，可以使模型更好地適應用戶的需求和偏好，從而提高推薦的準確性。
加速推理過程：為了提高效率，可以考慮使用模型壓縮技術，如知識蒸餾或量化，來減少模型的計算需求，從而加快推理速度。此外，利用高效的硬體資源（如GPU或TPU）也能顯著提高推理效率。