你的双塔召回模型已上线，用户塔和 item 塔各输出 64 维向量，线上用 ANN 检索 top 500。item 塔的输入中包含 item_id 的 embedding。现在每天新增约 10 万个新 item，全量 item 有 8000 万，训练样本取自过去 30 天的曝光点击日志。业务反馈：新品发布后 24 小时内几乎拿不到任何曝光。请说明原因并给出改法，要具体到 item 塔里哪些特征留、哪些不留，以及新 item 的向量是怎么产生的。

面试官在考什么

判断候选人是否理解双塔两侧解耦的结构性约束，以及能否区分冷启动是特征问题还是结构问题。

双塔召回

回答框架 · 前两步

1. 根因是 item_id embedding 对低频 id 学不到稳定表示，新 item 的 id 向量接近随机初始化，落在向量空间中无意义的区域，ANN 自然检索不到；这是结构性冷启动，不是补几个特征就能缓解。
2. item 塔应保留内容侧可即时计算的特征（类目、品牌、价格分桶、标题文本 embedding、属性等），纯 id 类特征去掉或降权，不能让它成为 item 表示的唯一来源。

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