shared bottom 表示神經網絡被所有特征共享。精排模型主要開銷在神經網絡，神經網絡很大且很復雜。
每做一次推薦，用戶塔只做一次推理。物品塔存放入向量數據庫。
后期融合模型常用于召回，前期融合模型常用于精排。
物品塔短時間內比較穩定，不需要去不斷更新。
物品塔緩存命中率極高，99% 物品的向量都有緩存，交叉塔反映的是動態的特征，必須做 n n n 次推理。
王樹森推薦系統公開課 排序06：粗排模型
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