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猫眼影戏记者 阿纳纳 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
就现在，GitHub已经能完整看到马斯克开源的推荐算法辖档退。
开源文件里明确体现，这是一个险些完全由AI模子驱动的算法系统。
我们移除了所有人工设计特征和绝大大都启发式规则。
新闻一出，整个社区连忙欢喜了，最高赞上去就是一顿猛夸：
incredible！没有其他平台能做到云云透明。
马斯克自己也迅速转发了工程团队原帖，不过一直言辞高调的老马，此番却低调体现：
我们知道这个算法很蠢（dumb），需要大幅刷新，但至少您可以实时、透明地看到我们为刷新它而起劲。其他社交媒体公司都没有这样做。
早在2022年收购（原Twitter）之前，马斯克就多次品评该平台过于关闭。
自收购之后，他也兑现允许多次果真Twitter焦点推荐算法，这一次也算是不忘初心了。
原来纯AI驱动的推荐系统，是这样运作的！
话未几说，咱这就扒一扒整套系统的运作机制。
一句话归纳综合这个系统即为：
基于Grok-1同款Transformer架构打造，能通过学习你的历史互动行为（点赞/回复/转发过什么），来决议给你推荐什么内容。
从用户翻开“For You”最先，客户端会向效劳器发送一个请求，触发整个算法流程。
然后系统会先做一件事——搞清晰你是谁、你最近在干什么、你平时对什么内容有反应。
为实现这一目的，系统会拉取两类用户信息：
行为序列（Action Sequence）：一类代表最直接、最强烈的兴趣信号，好比最近点赞、回复、转发、点进、停留过什么。属性（Features）：另一类代表恒久属性，好比关注列表、声明的兴趣主题、地理位置、使用装备等。
这一步的目的并不是人工结构特征，而是尽可能真实地构建“实时用户画像”——
以前工程师可能会假设“某些属性很主要”，然后手动编写规则或公式去盘算一个“用户兴趣得分”。
但这实质上是工程师的意料，而非用户真实状态的反应。
于是马斯克的这套算法就决议不做任何预设假设，而是尽可能多地、原始地网络用户最真实的行为反应，然后将这堆数据直接喂给后续的模子，从而让模子自己去从原始数据中学习和发明纪律。（即“去人工化”和“端到端”）
而拿到实时用户画像后，系统会接着兵分两路，从整个平台的海量推文中快速筛选出几千条“可能相关”的推文。
一条是通过熟人圈。即从Thunder？，直接抓取你关注的所有人的最新推文。
另一条是通过外部。使用Phoenix Retrieval这一焦点检索？，抓取那些你可能感兴趣、但来自未关注账号的推文。
以上两类泉源差别的信息，会在后续阶段被统一看待。
需要提醒，此时筛选出来的还只是推文ID。
于是系统会通过Hydration？，补全每条候选推文的信息，包括推文全文、作者详情、图片/视频、历史互动数据等，以便后续深度评估。
并且在正式最先盘算前，还会进一步通过Filtering？轱蕴切┫宰挪灰哪谌，例如：
重复或逾期的帖子用户自己宣布的内容来自拉黑或静音账号的帖子包括用户屏障要害词的内容已经看过或在目今会话中展示过的帖子用户无权限会见的订阅内容
记着，这一步只做一件事：回覆某条内容“能不可泛起，而不是值不值得推荐”。
铺垫到这里，最终剩下来的内容会被逐条送入Phoenix排序模子举行打分。
这个模子是一个基于Transformer的模子，它会同时吸收：
用户的行为序列与属性信息单条候选帖子的内容与作者信息
然后模子会展望用户对某条推文执行州操作的概率，并将种种概率凭证预设权重举行加权组合（如点赞类正向行为加分、拉黑类负向行为减分），并形成最终排序分数。
基于此，系统还会举行少量工程层面的调理——
好比控制作者多样性，阻止简单账号在信息流中占有过高比例（避免某一大V刷屏）。
这里也需要提醒，为了包管送入的每条帖子都是自力评分的，以是系统还特意设置了“不允许候选帖子相互望见”（推文之间没有交织注重力机制）。
所有候选帖子按最终得分排序，系统从中选出Top-K条帖子，作为本次请求的推荐效果。
并且在返回客户端之前，系统还会举行最后一轮校验，确保内容切合平台清静规范——
例如，移除任何已删除、被标记为垃圾信息或包括暴力血腥等违规内容的推文。
最终，履历重重筛选后的信息会凭证分数崎岖，依次展示给客户端用户。
总结下来，这套系统能够乐成运转的五大概害在于（官方划重点版）：
（1）纯数据驱动，拒绝人工规则。
彻底摒弃人工界说“什么内容算好”的重大规则，改由AI模子直接从原始用户数据中学习。
（2）接纳候选隔离机制，自力评分。
AI模子在给内容打分时，每条内容“看不见”其他候选内容，只能看到用户信息。这确保了每条帖子的分数不会由于同批次其他帖子而转变，分数一致且可高效缓存复用。
（3）哈希嵌入，实现高效检索。
检索和排序都使用多个哈希函数举行向量嵌入查找，提高效率。
（4）展望多元行为，而非简单分数。
AI模子不直接输出一个模糊的“推荐值”，而是对多种用户行为同时展望。
（5）？榛魉，支持快速迭代。
整个推荐系统接纳？榛杓，各个组件可以自力开发、测试、替换。
“是的，这算法太烂了”
不过，虽然众人对老马开源的姿态表达了赞赏，但怎样这套算法照旧有一些“缺陷”。
有网友就在推荐算法开源后吐槽道：
由于API会见受限且本钱高昂，现在屏障列表的做法已经很少见了，但以前这种做法很是普遍。算法必需让较旧的屏障列表随着时间推移而逐渐消逝，这样这些较旧的屏障列表就不会再被恶意使用。
言下之意是，算法代码显示“被大宗用户屏障”是一个强负面信号，会直接导致账号被“降权”，即内容更难获得推荐，但代码中没有明确看到针对“屏障”信号的时间衰减机制。
这意味着，历史上的屏障纪录可能至今仍在影响账号的推荐分数。
此番言论也引得马斯克自己现身谈论区吐槽：
是的，这算法太烂了。
但不管怎样，老马想要改变的态度已经明确——
不但已往开源、现在开源，并且接下来还会一连开源，未来每4周将重复一次开源更新。
开源客栈：https://github.com/xai-org/x-algorithm
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(一)、理顺好“两委”关系，在增强村级班子的凝聚力、战斗力上有新转机。从换届选举后的事情运转情形来看，在党支部与村委会的关系上，有三种模糊熟悉和过失需要认真加以纠正：一是片面强调“自治”，不要党的向导，以为村民自治就是村委会说了算，由村委会向导群众搞“自治”就行了，不需要党支部的向导。二是以为村委会是群众选举爆发的，党支部是选举爆发的，村委会代外貌大，一样平常事情应由村委会做主。三是以为村委会只应对群众负有责任，只思量本村群众的利益，而党支部主要对上级党委、政府认真，二者关系不协调。从现实出发，规范村党支部和村委会的事情，建设焦点突出、程序规范、协调高效的运行机制，是提高现在农村事情水平确当务之急。首先，要坚持党支部的向导焦点职位不摇动，村委和其他组织要自觉维护党支部的向导。村支部是向导焦点，村委会是党支部向导下的村民自治组织，这一点必需搞清晰。村委会特殊是村主任要自觉维护党支部的向导焦点职位，自觉做到到位不越位，自觉树立听从和配合意识，不争权、不越权，凭证整体向导和职责分工，切实推行好自己的职责。二是明确原则、规范程序，事情中要充分发挥民主。“整体向导、民主集中”是党的向导的最高原则。“个体酝酿、聚会决议”，是各级党组织内部议事和决议的基本制度，是维护和增强支部班子向导权威的主要途径。这一基本制度坚持好了，班子内部才华抵达头脑上合心、事情上协力、行动上合拍。事情中，党支部特殊是支部书记要做到主持不专断，勤通气、多协商，该让村委办的事情大胆松手;村整体经济组织和共青团、妇代会、民兵等群众整体也要在村党支部向导下开展事情。三是要明确当干部是为了什么，怎样才华当好干部，带动搞好团结，形成事情协力。党支部书记作为村里的“一把手”，要充分调动“两委”成员的事情起劲性。俗话说：“一个篱笆三个桩，一个英雄三个帮”。党支部书记能力再强，也得需要村委成员的支持配合，必需要有团队意识，考究事情要领，起劲争取其他同志的支持配合。特殊是对自己有看法、有意见的同志，支部书记要以诚相待，平时注重实时相同，形成事情协力，起劲在村内营造一种团结向上的优异民俗。四是对上认真，对下认真。对上认真，就是对镇党委、政府认真，就是要讲政治，讲下级听从上级，起劲完成上级各项使命，对得起党组织对你的作育和信任。对下认真，就是要为群众公正、公正地办妥事，办实事，增进经济生长、村内里貌的改变，构建协调社会，对得起群众的信任，对得起那神圣的一票。
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四是要作育求真务实、真抓实干的事情作风。求真务实，就是说真话、办实事、求实效。要敢于实事求是，善于实事求是，能够实事求是。农村干部只有讲真话、讲真话，才会赢得群众的信任，才华向导群众一道战胜难题，解决问题。以是，我们做的每一项事情都要从现实出发，要带着问题与群众配合研究本村的优势所在，寻找切合外地现实的经济生长路子，探讨增添农民收入的步伐。要用自己的模范行动和楷模作用向导群众生长经济、增添收入。各人在培训中一定要注重学用转化，要连系本村自己的事情现实，与其他村干部相互交流，配合认真思索、研究怎样才华向导群众加速小康建设。
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