EMER puede clasificar el contenido de videos cortos de manera más inteligente. Es un marco de clasificación de conjuntos multiobjetivo de extremo a extremo que reemplaza la heurística manual con la personalización aprendida. Diseña una nueva pérdida para la supervisión ambigua, utiliza una arquitectura basada en transformadores para modelar las relaciones de los candidatos y garantiza la coherencia en la evaluación fuera de línea y en línea. Implementado en Kuaishou (cientos de millones de usuarios), EMER aumentó el tiempo de permanencia de la aplicación en un 1,39% y la vida útil del usuario de 7 días en un 0,196%, un salto importante para los sistemas de recomendación a escala industrial. Un marco de clasificación de conjuntos multiobjetivo de extremo a extremo para la recomendación de vídeo Papel: Nuestro informe: