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谭桂安
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猫眼影戏记者 施里弗 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
就在刚刚 ，马斯克正式宣布开源 （原 Twitter）平台的推荐算法代码 。
与此同时 ， 工程团队（@XEng）确认 ，新版算法已完成底层重构 ，周全接纳了与 xAI 的 Grok 模子相同的 Transformer 架构 ，这也标记着 成为首个将焦点流量分发逻辑完全透明化的主流社交平台 。
马斯克在开源后体现：
「我们知道这个算法很笨 ，需要大幅刷新 ，但至少你可以看到我们实时且透明地起劲让它变得更好 。没有其他社交媒体公司这样做 。
凭证开源文档显示 ，新的推荐系统最焦点的设计决议是「零人工特征工程」 。
详细来说 ， 摒弃了古板推荐系统中大宗依赖人工编写规则和启发式算法的做法 ，完全依赖基于 Grok 的 Transformer 模子 。系统不再主观界说什么是好内容 ，而是让模子通过学习用户的交互历史（点赞、回复、转发等）来自动判断相关性 。
详细到用户的「For You」时间线天生流程 ，主要分为「召回」与「评分」两个要害阶段 。
在第一阶段的「召回」环节 ，内容首先来自两大源头：代号为「Thunder」的内部网络系统认真毫秒级检索用户关注账号的最新动态 。
而代号为「Phoenix Retrieval」的外部网络系统则使用机械学习在全球语料库中挖掘用户未关注但可能感兴趣的潜在内容 。随后 ，这些通过海选、被乐成「召回」的海量候选帖子 ，会被送入第二阶段的焦点——Phoenix 评分器 。
这是一个基于 Grok-1 修改版的大模子 ，它不依赖预设标签 ，而是通过「注重力机制」直接展望用户对某条帖子做出特定行动的概率 ，既包括点赞、回复、点击等正面行为 ，也涵盖拉黑、不感兴趣等负面反响 。
当模子盘算出概率后 ，最终决议帖子能否泛起在用户屏幕上的 ，是一套严密的加权盘算公式 。系统会将模子展望出的种种行动概率乘以响应的权重——例如点赞和转发带来正收益 ，而拉黑和举报则导致负分——最后加总得出最终得分 ，高分者优先展示 。
为了包管阅读体验与清静 ，系统在评分前后均设有严密的「过滤器」：评分前会移除重复、已读或来自拉黑账号的内容；评分后则会举行可见性过滤 ，剔除已删除或违规信息 ，并引入「作者多样性」机制 ，避免统一创作者的内容一连刷屏 。
现在的开源版本包括焦点推荐逻辑、Rust 编写的候选处置惩罚管道以及详细的架构文档 。
值得一提的是 ，这仅仅是一个最先 ，马斯克此前还允许 ，未来将凭证社区反响一连优化 ，并坚持每周围一次的开源更新节奏 ，附带周全的开发者说明 ，以资助用户相识爆发了哪些转变 。
附 Github 开源地点：https://github.com/xai-org/x-algorithm
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