马斯克兑现承诺，X平台全新推荐算法正式向公众开放源代码。这套基于Grok模型驱动的AI系统，标志着社交媒体推荐机制进入全自动化时代。算法通过分析用户15种交互行为预测内容价值，彻底取代传统人工干预模式。
工程团队在GitHub平台公布的代码显示，新系统采用双引擎架构构建信息流。名为Thunder的实时引擎负责推送关注者动态，通过Kafka消息队列实现毫秒级更新；Phoenix发现引擎则运用双塔模型进行全局内容匹配，将用户特征与帖子向量进行相似度计算，实现跨圈层内容分发。
算法核心评分机制包含15个预测维度，涵盖点赞、转发、停留时长等正向指标，以及拉黑、举报等负向行为。系统通过加权计算得出最终得分，公式为：最终得分=Σ(权重×行为概率)。值得注意的是，视频内容的评估仅关注点击行为，而非传统平台的完播率指标。
针对内容创作者，算法设置了多项关键规则。连续发布多条内容将触发多样性衰减机制，导致后续帖子曝光量下降；但非关注者的高质量内容仍有机会通过OON评分器获得推荐。特别值得关注的是，作者回复评论的权重是单纯点赞的75倍，凸显互动质量的重要性。
过滤系统采用双重防护机制。预评分阶段会排除违规内容，评分后阶段则根据用户偏好进行二次筛选。技术文档显示，系统通过哈希嵌入技术提升向量检索效率，并采用候选隔离设计确保评分独立性，避免同批次内容相互影响。
这个完全去人工化的系统具有五大技术优势：零手工特征工程、模块化管道架构、多行为预测模型、可扩展的哈希检索以及实时评分隔离机制。工程团队特别强调，新系统使小号创作者获得平等机会，粉丝数量对内容传播的影响力显著降低。
开源地址显示，项目已建立完整的开发者文档体系。根据承诺，算法代码库将每四周更新一次，持续优化推荐逻辑。此次开源引发的技术讨论持续发酵，全球开发者正深入分析代码细节，探索内容传播的新规律。
