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(kāi)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(guò)15種行為預(yù)測(cè)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(kāi)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(kāi)源更新，并附上全面的開(kāi)發(fā)者說(shuō)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(kāi)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。

這一消息迅速引爆全網(wǎng)。

對(duì)于普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)，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(duì)于創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，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)。

開(kāi)源地址：https://github.com/xai-org/x-algorithm

下面深入解讀這套開(kāi)源算法到底說(shuō)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(kāi)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(xiě)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。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是：以前那些運(yùn)營(yíng)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(guò)學(xué)習(xí)你的歷史互動(dòng)行為（你點(diǎn)贊過(guò)什么、回復(fù)過(guò)什么、轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)什么），來(lái)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(méi)有任何人類(lèi)規(guī)則，全靠大模型通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。

二、你的信息流從哪來(lái)？

雙引擎驅(qū)動(dòng)

開(kāi)源代碼揭示，你的「為你推薦」信息流由兩個(gè)來(lái)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(hù)維護(hù)最近的原創(chuàng)帖、回復(fù)、轉(zhuǎn)發(fā)、視頻等內(nèi)容庫(kù)

• 提供亞毫秒級(jí)的快速查詢(xún)

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，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(méi)關(guān)注但算法認(rèn)為你會(huì)喜歡的內(nèi)容。

Phoenix通過(guò)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(hù)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(guò)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(shì)被大幅削弱了。

三、算法如何打分？

15種行為預(yù)測(cè)

這是本次開(kāi)源最核心、最有價(jià)值的部分：

Phoenix模型會(huì)預(yù)測(cè)用戶(hù)可能對(duì)每條帖子采取的多種行為：

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(jiǎn)單看你獲得了多少點(diǎn)贊，而是預(yù)測(cè)用戶(hù)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(kāi)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(cè)，權(quán)重全是負(fù)數(shù)。

預(yù)測(cè)值越高，你的帖子得分越低。

通俗解釋：

如果算法預(yù)測(cè)用戶(hù)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(hù)，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(lái)越少。

算法希望用戶(hù)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?！负蜻x帖子之間不能互相影響，只與用戶(hù)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(wàn)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(hù)之間的關(guān)系。

4. 用戶(hù)停留時(shí)間很重要

P(dwell) 是獨(dú)立預(yù)測(cè)項(xiàng)，停留時(shí)間直接影響得分。

通俗解釋：如果用戶(hù)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?jī)?nèi)容，然后推給更多人。

這就是為什么長(zhǎng)帖子、故事敘述、系列討論（Thread）現(xiàn)在效果越來(lái)越好。

5. 視頻只看「點(diǎn)不點(diǎn)開(kāi)」，不管看完沒(méi)

預(yù)測(cè)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(cè)用戶(hù)會(huì)不會(huì)點(diǎn)開(kāi)看視頻，不關(guān)心你看完沒(méi)看完。

所以封面和開(kāi)頭的吸引力比完播率更重要。

6. 看過(guò)的帖子不會(huì)再推給你

已經(jīng)在你信息流中出現(xiàn)過(guò)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(méi)關(guān)注的人發(fā)的帖子，會(huì)經(jīng)過(guò)一個(gè)專(zhuān)門(mén)的評(píng)分器調(diào)整分?jǐn)?shù)，但具體怎么調(diào)沒(méi)公開(kāi)。

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(píng)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(píng)論你的帖子，一定要回復(fù)！

忽視評(píng)論等于扼殺傳播。算法非常重視真實(shí)的對(duì)話(huà)和互動(dòng)。

五、這套算法怎么過(guò)濾內(nèi)容？

開(kāi)源代碼還揭示了詳細(xì)的過(guò)濾機(jī)制，分為兩個(gè)階段：

打分前過(guò)濾（Pre-Scoring Filters）：

打分后過(guò)濾（Post-Selection Filters）：

六、5大關(guān)鍵設(shè)計(jì)決策

開(kāi)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(lài)Grok Transformer從用戶(hù)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(jiǎn)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(guò)程中，候選帖子之間不能互相「看到」對(duì)方，只能與用戶(hù)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?，分?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(cè)

不是預(yù)測(cè)單一的「相關(guān)性分?jǐn)?shù)」，而是同時(shí)預(yù)測(cè)多種用戶(hù)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(kāi)發(fā)、測(cè)試、替換，支持并行執(zhí)行和優(yōu)雅的錯(cuò)誤處理。

七、這對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作者意味著什么？

根據(jù)這次開(kāi)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(xiě)強(qiáng)烈的好奇心鉤子：讓人想停下來(lái)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(píng)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(mén)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(jiǎn)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(píng)論：不回復(fù)等于放棄流量

這次X算法開(kāi)源可以說(shuō)是社交媒體透明度的里程碑事件。

馬斯克收購(gòu)Twitter（現(xiàn)X）以來(lái)，一直強(qiáng)調(diào)平臺(tái)透明度。

此次開(kāi)源不僅是兌現(xiàn)承諾，更讓所有用戶(hù)和開(kāi)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(kāi)源的核心內(nèi)容：

1. 算法完全AI化，告別人工規(guī)則時(shí)代

2. 雙引擎（Thunder+Phoenix）驅(qū)動(dòng)信息流

3. 15種行為預(yù)測(cè)決定內(nèi)容得分

4. 負(fù)面反饋殺傷力巨大

5. 停留時(shí)間和真實(shí)互動(dòng)是核心指標(biāo)

6. 小號(hào)也有機(jī)會(huì)，粉絲優(yōu)勢(shì)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(kāi)源過(guò)程將每4周重復(fù)一次，這個(gè)帖子獲得了接近3500萬(wàn)的觀看，全球創(chuàng)作者都在持續(xù)關(guān)注中。

參考資料：

https://github.com/xai-org/x-algorithm

https://x.com/XEng/status/2013471689087086804