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新智元報(bào)道
編輯:定慧
【新智元導(dǎo)讀】馬斯克兌現(xiàn)承諾,X平臺(tái)全新推薦算法正式開源!這套由Grok驅(qū)動(dòng)的AI系統(tǒng),完全取代了人工規(guī)則,通過15種行為預(yù)測精準(zhǔn)計(jì)算每條帖子的命運(yùn)。
1月11日,馬斯克在X平臺(tái)上發(fā)了一條帖子,宣布將在7天內(nèi)開源X平臺(tái)全新的推薦算法。
他還承諾,此后每4周重復(fù)一次開源更新,并附上全面的開發(fā)者說明。
今天,馬斯克兌現(xiàn)了這個(gè)承諾。
X平臺(tái)工程團(tuán)隊(duì)(@XEng)今天正式宣布:全新的X算法已經(jīng)開源。
這套算法采用了與xAI旗下Grok模型相同的Transformer架構(gòu),代碼已發(fā)布在GitHub上。
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這一消息迅速引爆全網(wǎng)。
對于普通用戶來說,這意味著我們終于可以一窺為「你推薦」信息流的真實(shí)運(yùn)作機(jī)制。
對于創(chuàng)作者來說,這意味著如何漲粉不再是玄學(xué),而是有據(jù)可查的科學(xué)。
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開源地址:https://github.com/xai-org/x-algorithm
下面深入解讀這套開源算法到底說了些什么。
一、核心變化
從手工規(guī)則到全AI驅(qū)動(dòng)
這次開源揭示的最大變化是:X算法現(xiàn)在完全由AI驅(qū)動(dòng)。
官方README文檔中明確寫道:我們已經(jīng)移除了所有手工設(shè)計(jì)的特征和大多數(shù)人工規(guī)則。
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簡單來說就是:以前那些運(yùn)營團(tuán)隊(duì)手動(dòng)調(diào)參、人工設(shè)定的推薦規(guī)則,全部被刪掉了。
現(xiàn)在,一個(gè)基于Grok架構(gòu)的Transformer模型,通過學(xué)習(xí)你的歷史互動(dòng)行為(你點(diǎn)贊過什么、回復(fù)過什么、轉(zhuǎn)發(fā)過什么),來決定給你推薦什么內(nèi)容。
這意味算法變得更懂你了,但也更難被玩弄了。
以前的互動(dòng)技巧、流量密碼可能要全部失效。
這很容易讓人聯(lián)想到馬斯克特斯拉FSD的端到端算法,沒有任何人類規(guī)則,全靠大模型通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。
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二、你的信息流從哪來?
雙引擎驅(qū)動(dòng)
開源代碼揭示,你的「為你推薦」信息流由兩個(gè)來源構(gòu)建:
1. Thunder(雷霆):關(guān)注圈內(nèi)容
這是你關(guān)注的人發(fā)的帖子。Thunder是一個(gè)實(shí)時(shí)內(nèi)容存儲(chǔ)系統(tǒng),它會(huì):
從Kafka消息隊(duì)列中消費(fèi)帖子的發(fā)布/刪除事件
為每個(gè)用戶維護(hù)最近的原創(chuàng)帖、回復(fù)、轉(zhuǎn)發(fā)、視頻等內(nèi)容庫
提供亞毫秒級(jí)的快速查詢
簡單來說,Thunder確保你能第一時(shí)間看到關(guān)注者的新內(nèi)容。
2. Phoenix(鳳凰):全球發(fā)現(xiàn)引擎
這是你沒關(guān)注但算法認(rèn)為你會(huì)喜歡的內(nèi)容。
Phoenix通過機(jī)器學(xué)習(xí)在全球海量帖子中搜索相關(guān)內(nèi)容:
用戶塔(User Tower):把你的特征和互動(dòng)歷史編碼成一個(gè)向量
候選塔(Candidate Tower):把所有帖子也編碼成向量
相似性搜索:通過向量點(diǎn)積找出與你「最匹配」的帖子
這就是病毒式傳播發(fā)生的地方。
如果你的帖子在早期表現(xiàn)良好,Phoenix會(huì)把它推送給大量陌生人。
即使你粉絲為零,優(yōu)質(zhì)內(nèi)容也有機(jī)會(huì)被發(fā)現(xiàn):粉絲數(shù)的優(yōu)勢被大幅削弱了。
三、算法如何打分?
15種行為預(yù)測
這是本次開源最核心、最有價(jià)值的部分:
Phoenix模型會(huì)預(yù)測用戶可能對每條帖子采取的多種行為:
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最終得分的計(jì)算公式是:
Final Score = Σ (weight × P(action))
正面行為的權(quán)重為正,負(fù)面行為的權(quán)重為負(fù)。
算法不是簡單看你獲得了多少點(diǎn)贊,而是預(yù)測用戶看到這條帖子后會(huì)怎么做。
四、8個(gè)你必須知道的算法機(jī)制
基于開源代碼,以下是8個(gè)直接影響你內(nèi)容曝光的關(guān)鍵機(jī)制:
1. 被拉黑、靜音、舉報(bào)會(huì)嚴(yán)重降權(quán)
代碼中的 P(block_author)、P(mute_author)、P(report)、P(not_interested)四個(gè)負(fù)向預(yù)測,權(quán)重全是負(fù)數(shù)。
預(yù)測值越高,你的帖子得分越低。
通俗解釋:
如果算法預(yù)測用戶可能會(huì)拉黑你、靜音你、舉報(bào)你或者點(diǎn)「不感興趣」,你的帖子就不會(huì)被推薦給這個(gè)用戶,甚至整體流量都會(huì)受影響。
2. 連發(fā)多條帖子會(huì)被降權(quán)
代碼中的Author Diversity Scorer作用是「衰減重復(fù)作者的分?jǐn)?shù)以確保信息流多樣性」。
通俗解釋:
別刷屏!如果你連續(xù)發(fā)好幾條帖子,后面的曝光會(huì)越來越少。
算法希望用戶看到不同人的內(nèi)容,而不是被一個(gè)人霸屏。
3. 別人發(fā)爆款不會(huì)搶你流量
代碼中的Candidate Isolation設(shè)計(jì)確保「候選帖子之間不能互相影響,只與用戶上下文交互」。
通俗解釋:
每條帖子是獨(dú)立打分的。
別人發(fā)了一條10萬點(diǎn)贊的爆款,不會(huì)擠掉你帖子的曝光。你的分?jǐn)?shù)只取決于你自己和目標(biāo)用戶之間的關(guān)系。
4. 用戶停留時(shí)間很重要
P(dwell) 是獨(dú)立預(yù)測項(xiàng),停留時(shí)間直接影響得分。
通俗解釋:如果用戶停止滑動(dòng),真正閱讀你的帖子,系統(tǒng)會(huì)認(rèn)為這是高質(zhì)量內(nèi)容,然后推給更多人。
這就是為什么長帖子、故事敘述、系列討論(Thread)現(xiàn)在效果越來越好。
5. 視頻只看「點(diǎn)不點(diǎn)開」,不管看完沒
預(yù)測項(xiàng)是 P(video_view),不是完播率。
通俗解釋:這和抖音完全不同!
X算法只預(yù)測用戶會(huì)不會(huì)點(diǎn)開看視頻,不關(guān)心你看完沒看完。
所以封面和開頭的吸引力比完播率更重要。
6. 看過的帖子不會(huì)再推給你
已經(jīng)在你信息流中出現(xiàn)過的帖子,不會(huì)重復(fù)推送。
每次刷新都是新內(nèi)容。
7. 非關(guān)注者發(fā)的內(nèi)容有特殊調(diào)分邏輯
OON Scorer用于「調(diào)整非關(guān)注圈內(nèi)容的分?jǐn)?shù)」。
通俗解釋:你沒關(guān)注的人發(fā)的帖子,會(huì)經(jīng)過一個(gè)專門的評分器調(diào)整分?jǐn)?shù),但具體怎么調(diào)沒公開。
可能是為了平衡「關(guān)注」和「發(fā)現(xiàn)」兩種內(nèi)容的比例。
8. 回復(fù)作者評論權(quán)重極高
根據(jù)代碼分析,「回復(fù)+作者回應(yīng)」的權(quán)重是單純點(diǎn)贊的75倍!
通俗解釋:
如果有人評論你的帖子,一定要回復(fù)!
忽視評論等于扼殺傳播。算法非常重視真實(shí)的對話和互動(dòng)。
五、這套算法怎么過濾內(nèi)容?
開源代碼還揭示了詳細(xì)的過濾機(jī)制,分為兩個(gè)階段:
打分前過濾(Pre-Scoring Filters):
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打分后過濾(Post-Selection Filters):
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六、5大關(guān)鍵設(shè)計(jì)決策
開源文檔還透露了算法團(tuán)隊(duì)的5個(gè)核心設(shè)計(jì)理念:
1. 零手工特征工程
系統(tǒng)完全依賴Grok Transformer從用戶互動(dòng)序列中學(xué)習(xí)相關(guān)性,不做任何手工特征設(shè)計(jì)。
這大幅簡化了數(shù)據(jù)管道和服務(wù)架構(gòu)。
2. 候選隔離機(jī)制
在Transformer推理過程中,候選帖子之間不能互相「看到」對方,只能與用戶上下文交互。
這確保了每條帖子的分?jǐn)?shù)不會(huì)因?yàn)橥纹渌佣兓謹(jǐn)?shù)一致且可緩存。
3. 哈希嵌入
檢索和排序都使用多個(gè)哈希函數(shù)進(jìn)行向量嵌入查找,提高效率。
4. 多行為預(yù)測
不是預(yù)測單一的「相關(guān)性分?jǐn)?shù)」,而是同時(shí)預(yù)測多種用戶行為的概率,然后加權(quán)組合。
5. 可組合的管道架構(gòu)
整個(gè)推薦系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì),各個(gè)組件可以獨(dú)立開發(fā)、測試、替換,支持并行執(zhí)行和優(yōu)雅的錯(cuò)誤處理。
七、這對內(nèi)容創(chuàng)作者意味著什么?
根據(jù)這次開源,如果你想在X平臺(tái)獲得更大的曝光,以下是核心建議:
? 應(yīng)該做的:
寫強(qiáng)烈的好奇心鉤子:讓人想停下來看完
創(chuàng)作值得停留的內(nèi)容:停留時(shí)間直接影響得分
積極回復(fù)評論:作者回復(fù)權(quán)重極高
使用短段落,易于閱讀:降低閱讀門檻
發(fā)有價(jià)值的原創(chuàng)內(nèi)容:算法獎(jiǎng)勵(lì)真實(shí)互動(dòng)和人性化反應(yīng)
? 不該做的:
別刷屏:連續(xù)發(fā)帖會(huì)被降權(quán)
別放外鏈:把鏈接放在個(gè)人簡介或置頂,不要放正文
別搞標(biāo)題黨或低質(zhì)量煽動(dòng):負(fù)面反饋會(huì)嚴(yán)重拖累你
別忽視評論:不回復(fù)等于放棄流量
這次X算法開源可以說是社交媒體透明度的里程碑事件。
馬斯克收購Twitter(現(xiàn)X)以來,一直強(qiáng)調(diào)平臺(tái)透明度。
此次開源不僅是兌現(xiàn)承諾,更讓所有用戶和開發(fā)者都能看到推薦系統(tǒng)的真實(shí)運(yùn)作方式。
總結(jié)一下這次開源的核心內(nèi)容:
算法完全AI化,告別人工規(guī)則時(shí)代
雙引擎(Thunder+Phoenix)驅(qū)動(dòng)信息流
15種行為預(yù)測決定內(nèi)容得分
負(fù)面反饋殺傷力巨大
停留時(shí)間和真實(shí)互動(dòng)是核心指標(biāo)
小號(hào)也有機(jī)會(huì),粉絲優(yōu)勢削弱
這應(yīng)該是迄今為止最公平的X算法版本。
而且馬斯克承諾這個(gè)開源過程將每4周重復(fù)一次,這個(gè)帖子獲得了接近3500萬的觀看,全球創(chuàng)作者都在持續(xù)關(guān)注中。
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參考資料:
https://github.com/xai-org/x-algorithm
https://x.com/XEng/status/2013471689087086804
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