# 马斯克开源了最新的X 算法（2026.5.15）

- 来源：AYi (@AYi_AInotes)
- 发布时间：2026-05-16 00:29
- AIHOT 分数：72
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmp75b2or07ljslnzue3wcmta
- 原文链接：https://x.com/AYi_AInotes/status/2055324599252865356

## AI 摘要

马斯克将X平台“For You”推荐算法开源。其核心是使用Grok Transformer端到端预测用户对帖子各项互动动作的概率，并通过加权求和得出最终得分以决定推荐。推荐流水线包含用户画像、候选池检索、元数据补全、硬过滤、打分及最终选择六个步骤。对创作者的启示包括：必带媒体内容提升点击与停留时长、设计高互动钩子、避免同一主题连发以防被惩罚、警惕引发负向互动信号。值得注意的是，本次开源了流程代码与架构，但未公开具体的模型权重、训练数据及生产环境参数。

## 正文

马斯克开源了最新的X 算法（2026.5.15），
我花了1个多小时逐字学习理解，
结合我的X增长实践总结如下，

damn！实在是太他么细了啊，
值得每个创作者花 5 分钟看完。

先一句话定调：这是第一次把 For You 的流量公式写成了源码，特别牛逼。

不废话，直接进重点：

一、新版算法的核心机制，
就一句话最终得分 = Σ（权重 × 多动作概率）
系统用 Grok Transformer 同时预测你这条帖会被读者做出哪些动作，每个动作一个概率，加权求和，分数最高的帖上 For You，
正向动作：P（点赞） / P（回复） / P（转发） / P（点击） / P（分享） / P（关注作者）
负向动作：P（不感兴趣） / P（拉黑） / P（举报）正向加分，负向重扣，
所有手工规则全砍了，100% Transformer 端到端。

二、Feed 流水线 6 步，每一步都可能让你的帖被截胡
1|Query Hydration（用户画像）
实时抓取读者的关注、点赞、转发、停留时长、profile 浏览次数--停留时长 + profile 浏览是隐性信号，权重比点赞还高

2|Candidate Sources（候选池）Thunder：你关注的人发的最新帖Phoenix Retrieval：全局双塔模型，从你不关注的人里捞内容塞进来

3|Hydration（补全元数据）
作者信息、媒体类型、品牌安全信号

4|Filtering（硬过滤）
去重、屏蔽、拉黑、静音词、Grox 反垃圾--账号信用差的人在这一层就被筛掉了

5|Scoring（打分）
Phoenix Scorer 出概率，Weighted Scorer 算总分，Author Diversity Scorer 专门惩罚同一作者重复出现

6|Selection（Top-K 输出）
最后才轮到广告混排

三、对创作者真正有用的 4 个落地结论
1 必带媒体
图/视频/poll 直接拉高 P（点击） 和停留时长，文字纯帖在新算法下天然劣势

2 设计高互动钩子
开放问题、争议但不极端、@ 相关账号--目标是同时拉高 P（回复） 和 P（转发），这俩权重最高

3 同一主题别连发
Author Diversity Scorer 会主动扣你分，同主题隔 1-2 天发或换角度发，绕开惩罚

4 警惕负向信号
情绪化内容容易高互动，但也容易触发 P（不感兴趣） 和 P（举报），
这俩是重扣项，算了总分可能反而是负贡献

四、最反直觉的一点
X 这次开源了流水线代码、开源了 mini 模型、开源了广告混排逻辑，
但模型权重、训练数据、生产环境调优参数全部没开源，
也就是说你能看到流量怎么算，看不到具体每个权重的数值，
还是老马厉害哈哈哈，
最高级的透明就是让你看见规则但拿不到答案，
规则摊在桌上了，剩下的就是谁愿意按规则把内容做到极致了。
#X算法 #ForYou

### 引用推文

> Elon Musk：The latest X algorithm has been published to GitHub https://github.com/xai-org/x-algorithm