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猫眼影戏记者 华尔兹 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑|冷猫
刚刚, 平台(原 Twitter 平台)宣布了全新的开源新闻:已将全新的推荐算法开源,该算法由与 xAI 的 Grok 模子相同的 Transformer 架构驱动。
该模子展望用户行为(点赞、回复、转发等)来对帖子举行排序,泛起在 For You 一栏中。
众所周知,推荐算法是社交媒体平台的生命线,险些已经成为了媒体平台获取用户留存,扩大营销收益的焦点。在一周多前,马斯克在 平台发推声明「将在 7 天后开源平台推荐算法」的时间险些令人难以置信。
而马斯克确实说到做到,虽然比声称的 7 天内略晚,但推荐算法简直已经完全开源。希望之后能够恒久遵照每 4 周重复更新的允许。
在开源信息宣布后,马斯克体现:「我们知道这个算法很鸠拙,需要大宗的刷新,但至少你可以看到我们在实时和透明的情形下起劲让它变得更好。没有其他社交媒体公司这样做。」
不过,马斯克选择开源 平台推荐算法可能尚有缘故原由。
据路透社报道,2025 年 7 月,巴黎审查官视察了该社交媒体平台,嫌疑其保存算法私见和诓骗性数据提取,马斯克将其称为「政治念头的刑事视察」,威胁到其用户的言论自由。
12 月,欧盟对 处以 1.2 亿欧元?,羁系机构体现该公司违反了该地区数字效劳法案下的透明度义务。?钣氲摹咐 V」订阅、广告库缺乏透明度以及未能向研究职员提供平台公共数据有关。
既然已经开源,那我们来看一下 平台究竟果真了些啥?
Github 开源链接:https://github.com/xai-org/x-algorithm
这份代码客栈包括了平台「For You」信息流背后的焦点推荐系统。
它将站内关系内容(来自你已关注账号的内容)与站外发明内容(通过基于机械学习的召回机制发明的内容)举行融合,并使用基于 Grok 的 Transformer 模子对所有内容举行统一排序。
随后就是一长串的系统架构:
推荐算法系统架构
新系统彻底扬弃了古板的手工规则,并大幅镌汰启发式要领,接纳完全的神经网络方法。
整个推荐历程的焦点险些所有交给了这个基于 Grok 的 Transformer 模子:它通过明确你的历史互动行为(好比点赞、回复、转发等),来判断哪些内容与你最相关。
整个系统的焦点是称为 Thunder 和 Phoenix 的组件。「For You」信息流算法会从两个泉源中召回、排序并过滤内容:
站内关系内容(In-Network,Thunder):来自你已关注账号的帖子站外发明内容(Out-of-Network,Phoenix Retrieval):从全局内容池中通过模子发明的帖子
来自这两个泉源的内容会被合并在一起,并统一交由Phoenix举行排序。Phoenix 是一个基于 Grok 的 Transformer 模子,它会为每一条帖子展望差别形式的互动概率。最终排序分数,是这些展望互动概率的加权组合。
Thunder 组件
这是一个基于内存的帖子存储与实时数据摄取系统,用于跟踪全体用户的最新发帖情形,主要功效包括:
从 Kafka 中消耗帖子建设 / 删除事务为每个用户划分维护原帖、回复 / 转发、以及视频帖的存储向请求用户提供其关注账号的「站内关系内容(in-network)」候选帖自动整理凌驾保存限期的旧帖子支持亚毫秒级盘问,无需会见外部数据库即可获取站内关系内容
Thunder 的作用,是让系统能够极高速地获取「你关注的人最近发了什么」。
Phoenix 组件
这是推荐系统中的机械学习焦点组件,主要包括两个功效?椋
召回(Two-Tower 双塔模子),用于发明相关的站外内容(out-of-network):
用户塔(User Tower):将用户特征和历史互动行为编码为向量体现候选内容塔(Candidate Tower):将所有帖子编码为向量体现相似度检索:通过向量点积相似度,召回最相关的 Top-K 帖子
排序(带候选隔离的 Transformer),用于展望每条候选内容的互动概率:
以用户上下文(历史互动)和候选帖子作为输入使用特殊的注重力掩码机制,确保候选帖子之间不可相互看到相互输出差别互动行为的概率展望(点赞、回复、转发、点击等)
基于 Phoenix 的 transformer 模子展望多种加入类型的概率:
Predictions:├── P(favorite)├── P(reply)├── P(repost)├── P(quote)├── P(click)├── P(profile_click)├── P(video_view)├── P(photo_expand)├── P(share)├── P(dwell)├── P(follow_author)├── P(not_interested)├── P(block_author)├── P(mute_author)└── P(report)
加权评分器将这些因素综合成一个最终得分:
FinalScore= Σ (weight_i × P(action_i))
流量密码
这个得分就是影响推文推荐水平的量化数据。简朴剖析, 平台的推荐逻辑越发关注评估内容与用户的关系质量。
在新的「For You」机制下,每一条帖子都会被自力评估,排序不再主要依赖点赞数目,而是基于系统对深度互动行为的展望与反响,包括引用谈论、私信分享、复制链接、小我私家主页点击与关注,以及停留时长。相反,「不感兴趣」、静音、拉黑、举报等负面行为会直接被付与负权重,显著压低内容分发。
别的,情绪化问题、短期刺激型内容的收益正在下降。算法不但关注互动峰值,也会捕获后续的负反响,从而处分低质量、不可一连的互动模式。
同时,宣布频率越高并不即是笼罩面越广。系统会对统一作者在统一信息流中的多条内容举行递减加权,刷屏式宣布反而更容易被压制。更有用的战略,是降低频率、提高单条内容的自力价值。
在分发机制上,关注关系的主要性进一步上升。来自关注者网络的内容坚持满权重,而推送给非关注用户的内容则会被系统性折扣,降低「纯病毒式撒播」的乐成概率。
总体来看, 的推荐系统正在明确优化恒久关系和内容质量,而不是短期热度。谁能建设稳固、正向的互动关系,谁才华获得更可一连的曝光。
规则已经明确地展现在所有人眼前,从中每小我私家都可以掘客自己的流量密码。
或许各人可以去关注一下我们机械之心的 ?
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