扔掉人工公式：快手EMER框架，用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序

快手推出端到端多目标融合排序框架 EMER，以 AI 模型替代传统人工公式，通过引入全量候选数据、相对位置特征和 Transformer 结构，让模型学会视频间比较。结合相对满意度与多维代理指标，EMER 更精准建模用户偏好，并利用优势评估器动态调权，实现多目标协同优化。其提出的 IPUT 指标有效对齐了离线训练与线上效果。实际部署后，在快手主站及极速版中实现七日留存提升 0.23%~0.3%、停留时长提升 1.2%~1.4%，且具备跨场景复用能力，为推荐系统提供了可落地的智能化升级方案。
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