马斯克刚刚真把平台推荐算法开源，焦点也是Transformer

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�。硭箍私涑莆刚文钔返男淌率硬臁梗驳狡溆没У难月圩杂�。

12 月，欧盟对处以 1.2 亿欧元�？睿肯祷固逑指霉疚シ戳烁玫厍中Ю头ò赶碌耐该鞫纫逦�。�？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�。ㄒ锰嘎邸⑺叫欧窒怼⒏粗屏唇印⑿∥宜郊抑饕车慊饔牍刈ⅲ约巴Ａ羰背�。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�。佣Ψ值椭柿俊⒉豢梢涣幕ザＪ�。

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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