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马斯克正式开源 X 平台推荐算法 筛选、打分、排序全靠 AI

2026 年 1 月 20 日
在 24 小时
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财联社 1 月 20 日讯 (编辑 史正丞)北京时间周二午后,世界首富马斯克麾下的社交媒体平台 X 正式将平台算法开源,现已能在 Github 上访问。

马斯克大约在 10 天前宣布,会在 7 天内开源 X 平台的算法,包括平台决定向用户推荐哪些内容和广告的推荐算法。后续将每 4 周更新一次,重点披露发生了哪些变化。

周二公布算法后,平时桀骜不驯的世界首富也罕见谦逊起来,承认 「我们知道这个算法很笨拙」,且需要大幅改变,但用户们至少能实时且透明地看到改进的努力。

推荐算法,全由 AI 驱动

马斯克去年曾表示,该公司正在使用 AI 评估每天发送到 X 平台的超过 1 亿条帖子,随后为每个用户推荐最有可能引起他们兴趣的帖子。从最新发布的算法来看,X 平台的推荐系统,的确已经从人为设置排序规则的方式,转向由 AI 模型驱动的架构。

X 平台在 Github 上介绍称,平台的 「为你推荐」 信息流将网络内内容 (你关注的账号) 以及网络外内容 (通过基于机器学习的检索发现) 相结合,并使用基于 Grok 的 transformer 模型对所有内容进行筛选、排序。

平台强调,已经彻底移除了系统中所有人工设计的特征,以及绝大多数人为设定的规则。整个系统几乎完全依赖基于 Grok 模型来承担核心工作——它通过理解你的互动历史 (你点过赞、回复过、分享过什么等),来判断哪些内容对你来说是 「相关的」。

整套 X 平台信息流生成示意图如下:

image

其中有几个关键点:

1、推荐系统会把用户关注对象以及 「没有关注、但系统觉得用户可能会感兴趣」 的内容拉进同一个池子里,然后通过 AI 模型筛选、打分并排序;

2、打分的规则完全基于用户过往行为:AI 会关注用户是否更有可能点击/回复/点赞/评论/转发这条内容,同时将可能引起用户反感/拉黑/举报的内容压到后面;

image

(X 平台内容排序事件和规则)

3、最后经过作者多样性筛选(防止同一个人的推文连续刷屏),以及违规内容拦截后,选择评分内容最高的若干条内容推送到用户屏幕上。

「注意力效应」 进一步被放大

不难理解,X 的推荐算法依然是主流平台那一套逻辑:能够吸引用户在 APP 里面停留更长时间的内容,就会得到系统更大力度的传播。

区别在于,创作者的内容会被 AI 实时评分,同时 AI 会将内容与用户网络行为习惯和兴趣进行匹配。

同时由于创作者多样性筛选机制,平台会主动减少反复展示同一个账号的内容,粉丝数量和大量发帖的推荐优势正在大幅下降。与此同时,煽动性内容和低质量垃圾信息的触达也已经迅速降低。

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