该文介绍了一种新颖、高效且自我监督的方法，能够在测试时发现以前未知的类别。该方法通过将最短长度的类别编码分配给每个数据实例来捕捉现实世界数据集中普遍存在的隐含类别层次结构，从而增强了对类别细粒度的控制，使模型能够熟练处理细粒度类别。