新智元报道
编辑：好困
【新智元导读】马斯克又搞大事！𝕏把社交平台绝对不会公开的两样东西「广告」和「审查」，连同一个能直接跑的推荐模型，一口气全推上了GitHub。6亿人每天刷到什么，现在是Grok说了算。
就在刚刚，马斯克把𝕏最新版的算法给开源了！
老马的官宣只有一句话，但瞬间就引来了超2700万网友的围观。
之所以这么炸，是因为社交平台有两样东西是绝不能给外人看的：
第一，广告注入系统，也就是「印钞机」。
第二，内容审查管线，也就是「生死簿」。
而𝕏把这两样的源码，连同一个3GB大小的推荐模型，一口气全放到了GitHub上！
仓库地址：https://github.com/xai-org/x-algorithm
不是，𝕏连广告代码都给了？
1月19日，𝕏第一次把推荐算法开源。
当时公开的是Phoenix排名模型和Thunder信息流引擎，也就是是「你打开For You看到什么」的决策逻辑。
但广告系统的代码，一个字都没有。
这回，全给了。
新增的home-mixer/ads/目录里，有四个相关的Rust文件。
partition_organic_blender.rs，负责把广告和自然内容混在一起
safe_gap_blender.rs，负责控制两条广告之间至少隔几条自然帖子
ads_brand_safety_hydrator.rs + ads_brand_safety_vf_hydrator.rs，负责管品牌安全，确保广告不会出现在暴力或色情内容旁边
注意这里的关键词，blender，混合器。
也就是说，广告不是硬插的，是跟你发的帖子、你关注的人发的帖子一起排队、一起打分、然后按规则混合的。
你刷到的每一条广告，都是「赢」了旁边那几条自然内容才出现在那个位置的。
有个审帖工具，名字叫「deluxe」
另一个从未公开过的组件是grox/目录。
它专管帖子发出之后、进入推荐之前的那道「审查流水线」。
六个分类器各管一摊：
spam.py，负责垃圾内容检测
post_safety_screen_deluxe.py，负责安全审查（「豪华版」这个命名，很𝕏）
safety_ptos.py，负责平台服务条款策略检查
banger_initial_screen.py，负责爆款初筛，判断一条帖子是否「够炸」
reply_ranking.py，负责回复排序
classifier.py，负责通用内容分类
这里最有意思的是banger_initial_screen。banger，爆款。
也就是说，𝕏的算法里专门有一个分类器在判断「这条帖子炸不炸」，炸的优先往前排。
整套Grox管线用Python写成，跟Rust写的推荐系统主体形成了分层。
其中，Rust跑毫秒级排序，Python管「这条内容该不该存在」。
配套的还有Kafka数据加载器、ASR语音识别处理、帖子摘要生成器，以及一个调度引擎把这些任务编排成不同的「plan」跑起来。
3GB模型给你，拿去直接跑
技术圈最兴奋的可能是第三个变化。
以前开源推荐算法，你看得到逻辑但跑不起来。没有模型权重，代码就是一堆空壳。
这回𝕏直接塞了一个预训练好的mini Phoenix模型：
Mini Phoenix Model├── 嵌入维度: 256├── 注意力头: 4├── Transformer层数: 2├── 模型体积: ~3 GB（Git LFS分发）└── 推理入口: python run_pipeline.py（检索→排序，一行跑通）
一行命令，从检索到排序的完整推理流程就能跑通，pipeline结构跟生产环境一模一样。
当然，mini模型的参数规模远小于线上那个。
但这已经是社交平台历史上，第一次有人把「能跑的模型」和「生产级代码」打包在一起给出来。
一条帖子的生死，15个概率说了算
广告、审查、模型是这次最炸的三个新组件。但它们各自填进了推荐pipeline的具体位置。
1月那一版，pipeline六步里大部分只有骨架代码。
这次补全之后，每一步都有了完整的Rust或Python实现。
从2个候选源到7个以上，从0个用户画像hydrator到17个。
直接把整条pipeline从「能看」变成了「能跑」。
整条pipeline的灵魂在第5步打分。
Phoenix的Grok Transformer给每条帖子打分时，会同时预测15种用户行为的概率。
最终得分的评判如下：
Final Score = Σ (weight_i × P(action_i))
正向行为 → 正权重（加分）负向行为 → 负权重（重扣）
15道考试，11道加分题，4道送命题。
你的帖子每一条都要走这么一遍。
We have eliminated every single hand-engineered feature and most heuristics from the system。
所有手工规则全砍了，100%靠Transformer端到端学出来。
打分机制里还有一个设计叫Candidate Isolation，候选隔离。
Transformer推理的时候，候选帖子之间互相「看不见」。
每条帖子只能看到用户的历史行为，看不到同一批里有什么其他帖子。
为什么要这么做？
因为如果候选帖子互相影响，同一条帖子跟50条候选一起送进去和跟500条一起送进去，得分会不一样。
而𝕏通过注意力掩码把这个依赖彻底切断，每条帖子的分数独立、稳定、可缓存。
换句话说，这15种预测，不是在猜「这个人喜欢什么」，是在判断你会做什么、不会做什么、以及做完之后会不会后悔。
你的For You，现在是一本打开的书
如今，全球主流社交平台里，𝕏是唯一一个把推荐算法、广告系统和内容审查管线都摊在GitHub上的。
你的For You怎么排序，广告怎么混进来，哪些内容会被干掉，现在都有一份Rust和Python写成的答案。
而且这套推荐系统已经100%切换到Grok Transformer驱动，手工规则全砍。
也就是说，xAI的模型能力已经从聊天机器人，渗透到了6亿人每天的信息消费决策里。
推荐系统，可能是当下最有实权的AI应用场景。谁控制了排序，谁就控制了注意力。
有兴趣的可以git clone下来跑一把。
3GB模型，一行命令，你就能看到那15个概率是怎么决定你每天刷到什么的。
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