다중 타워 다중 관심 프레임워크(MTMI)는 기존의 다중 관심 학습 방법과 비교하여 세 가지 주요 문제를 해결하고 있습니다. 첫째, 훈련과 배포 목표 사이의 불일치 문제를 해결하여 모델의 일관성을 향상시킵니다. 둘째, 아이템 정보에 접근하는 어려움을 극복하여 모델의 성능을 향상시킵니다. 셋째, 산업 표준인 두 타워 모델에 다중 관심 학습을 적용할 수 있도록 지원하여 실제 산업 적용 가능성을 높입니다. MTMI는 이러한 문제들을 해결하면서 기존의 다중 관심 학습 방법보다 성능을 크게 향상시키고 있습니다.