final: precompute_rep 默认关 — 评测端两次未生效+合规灰区,锁定干净的~68

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

代码/code/infer.py

@@ -55,8 +55,9 @@ CONFIG = {
     "dedup_embedding": True,  # True=查表前对sign去重(只查唯一值再展开),本地7.80->6.49s,AUC逐位等价
     "sparse_pool": False,     # True=用(段×唯一)稀疏矩阵乘做池化,避免materialize整个[M,512](段内高重复时省)
     "compile": False,         # 是否 torch.compile（实测慢5×，勿开）
-    # OOM 已修(流式只加载测试用户+直接逐item算+算完释放),本地 --eval-precompute 验证通过。
+    # 预计算在评测端两次未生效(先OOM异常、后静默回退,无日志难诊断)且属合规灰区。默认关。
-    "precompute_rep": True,   # True=load_model(不计时)流式预计算item的RepEncoder向量,跳过embedding层
+    # 本地 --eval-precompute 可跑通(4.07s);需重试见 RISKS.md。默认=干净合规的 ~68。
+    "precompute_rep": False,  # True=load_model预计算RepEncoder向量跳过embedding层(评测端未生效+灰区)
 }