召回返回 3000 个候选，精排模型 batch=256 打一次分要 20ms，整条排序链路的预算只有 100ms。请回答：① 先做预算核算，说明为什么必须加一级粗排、粗排大概要截到多少个；② 粗排和精排的差别具体体现在哪几处（模型结构、特征量、样本、目标），不要只说“模型更小”；③ 有人提议“把精排的 200 维特征砍到 20 维直接给粗排用”，这个做法有什么问题，你会怎么让粗排尽量贴近精排的排序结果。

面试官在考什么

判断候选人是否会做吞吐/预算核算，是否理解粗排存在的理由是算力约束而非模型偷懒，以及是否知道用蒸馏对齐两级排序。

粗排精排

回答框架 · 前两步

1. 预算核算：3000 条按 batch=256 打分约需 12 个 batch × 20ms ≈ 240ms，超 100ms 预算，所以必须先截断；若粗排把候选压到 300 个，精排只需约 2 个 batch ≈ 40ms，留出余量。
2. 差别不止是模型小：粗排模型容量/结构更简单（双塔、FM、小 DNN），特征更少且偏向可提前算好的统计特征、少用实时交叉特征，样本常从精排样本中采样，目标上要逼近精排打分而不是只拟合点击。

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