机器学习PAI这个实现的是？

机器学习 PAI 平台本身并不是一个特定论文的实现，而是阿里云提供的一套用于进行大规模机器学习任务的平台和工具集合。它支持多种机器学习算法和任务，包括分类、回归、聚类、推荐等。

论文《Towards a Better Tradeoff between Effectiveness and Efficiency in Pre-Ranking: A Learnable Feature Selection based Approach》是一个具体的研究成果，描述了一种基于可学习特征选择的预排序方法，旨在在效果和效率之间找到更好的平衡。

如果你希望在机器学习 PAI 中实现这篇论文中的方法，你需要根据论文提供的算法和步骤进行具体的实现。机器学习 PAI 提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助你进行特征选择、数据处理、模型训练和评估等任务。你可以使用 PAI 中的特征工程模块、学习模块和模型训练模块来实现这个方法，并利用平台提供的资源和分布式计算能力来加速实验和训练过程。

然而，要注意的是，具体实现这篇论文中的方法需要深入理解论文内容和算法原理，并进行适当的调整和优化，以适应你的数据和任务。

对的，但是没有用特征计算量作为先验，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”