x發布演算法的影響,詢問claude

這是昨天（8/13）發的。我查了一下,補上文章沒講的部分。 ## 一句話總結 X 把「決定你的貼文有沒有人看到」的程式碼公開了,同時給你一個工具查**你自己有沒有被限流**。 --- ## 兩個東西,要配成一組看 **東西一:程式碼** 放在 GitHub 的 `xai-org/x-algorithm`,用 Apache v2 授權。 這不是第一次——今年 1 月就開源過一輪了。這次是大幅擴充：加進了模型設定、過濾器、核心排序系統的細節,包含各種訊號的加權參數——這才是真正決定哪些貼文會被顯示的東西。整包程式碼大約變成之前的 10 到 15 倍大。 X 的產品副總說,排序器和評分這些系統,你甚至可以自己在 X 公司外面跑起來。 **東西二:Under the Hood 工具** 在 App 設定裡的新頁面。 **資格限制:** - 前一個月要發過 10 篇以上 - 帳號至少滿一年 - 而且**目前只開放給隨機抽中的測試群組** 符合的話,可以下載一份 JSON 檔,裡面是過去一個月你的帳號和貼文被貼上哪些標籤。 ## 為什麼要配成一組 這是文章裡「兩塊拼圖」那句的意思： - **程式碼**告訴你:有哪些標籤、每個標籤會造成什麼影響 - **工具**告訴你:你身上有沒有這些標籤 只有其中一個都沒用。有程式碼但不知道自己被貼什麼標籤,等於白看;知道被貼標籤但不知道那代表什麼,也是白看。 --- ## 演算法實際上怎麼運作 這部分文章沒講,我從外部分析補給你。整條流程分三段： **第一段:選候選人** 每天 5 億則貼文,縮到每個用戶約 1500 則候選。來源兩種： - **In-Network** — 你追蹤的帳號的近期貼文（`thunder/`） - **Out-of-Network** — 你沒追蹤的,靠 ML 找出來 **第二段:排序** 用一個基於 Grok 的 transformer 模型（叫 Phoenix)預測你會不會互動。 **第三段:過濾** 去重、移除封鎖內容、加多樣性。整段從 5 億到排完序,在 200 毫秒內完成。 程式碼是 Rust（約 63%)加 Python（約 37%)寫的。 --- ## 對你最有用的一個發現 負面訊號的權重遠大於正面訊號。一次封鎖是 -3.0,而按讚、回覆這些正面訊號的權重小得多。 翻成白話： > **一個人封鎖你,傷害遠大於好幾個人按讚的幫助。** 這件事對你的 POSSE 系統有直接意義。你現在把全文同步到 X、不帶外連,是為了保住觸及。但這個發現指向另一個更重要的原則:**寧可少發,不要發到讓人想封鎖你**。自動化同步最大的風險不是觸及低,是內容不合當地脈絡而累積負面訊號。 --- ## 一個實用技巧 TechCrunch 提到:不懂技術的人可以把下載的 JSON 丟給任何一個 LLM,叫它去看 X 的 GitHub repo,然後解讀給你聽。 你有 Claude Code,這件事對你等於零成本——JSON 丟進去,repo clone 下來,直接問「我被貼了什麼標籤、根據程式碼這會造成什麼影響」。 --- ## 要保留的懷疑 - **「開源」不等於「可驗證」。** 你看到的是 X 說他們在跑的程式碼,沒有辦法證明線上跑的就是這份。 - Repo 自己也講明,有些部分沒附建置或部署檔案,基礎設施相關的 import 也沒有全部包含。所以不是整套系統,是核心邏輯。 - **Under the Hood 目前是隨機試點**,你大概率還輪不到。 不過就算拿不到自己的標籤,程式碼本身還是值得看——尤其你在做內容分發。