EasyRec é um sistema de recomendação baseado em modelos de linguagem, desenvolvido por uma equipe da Universidade de Hong Kong. Seu diferencial está em analisar as emoções e detalhes nas histórias de comportamento do usuário através de um framework de alinhamento de comportamento de texto, prevendo as preferências do usuário sem precisar de grandes quantidades de dados. O sistema combina aprendizado por contraste e modelos de linguagem colaborativos, podendo prever com precisão as preferências de novos usuários e novos produtos, especialmente em cenários de recomendação zero-shot. A característica plug-and-play do EasyRec facilita sua integração em sistemas de recomendação existentes, melhorando o desempenho. O artigo demonstra o desempenho do EasyRec em diversos