Маск переписал алгоритм рекомендаций платформы X на архитектуру Transformer и открыл исходный код, однако не опубликовал веса модели и обучающие данные.
(Предыстория: Маск онлайн борется за OpenAI: когда-то «главный босс» требовал 1340 миллиардов долларов, а в итоге коммерческие интересы взяли верх?)
(Дополнительный контекст: В «Полном руководстве по заработку на публикациях на платформе X» Маск анонсировал X Articles с удвоенной прибылью, настройками аудитории, предоставлением фактов, удалением воды, продвижением подписки…)

Содержание статьи

• Полный переход от жестких правил к предсказаниям на базе ИИ
• Формула оценки рекомендаций и «экономика внимания»
• Область открытого исходного кода и границы «черного ящика»

Время по США — 20 января, Илон Маск загрузил новый код алгоритма рекомендаций платформы X под названием «Phoenix» на GitHub. В документации указано, что система полностью перешла от ручной инженерии признаков к архитектуре на базе Transformer, однако веса модели и обучающие данные не были опубликованы.

Полный переход от жестких правил к предсказаниям на базе ИИ

За последние десять с лишним лет сортировка твитов в X (ранее Twitter) в основном зависела от правил, написанных инженерами, например, по ключевым словам, связям подписки или времени просмотра. Согласно структуре кода, раскрытой сейчас в X, Phoenix убрал большинство ручных признаков и перешел к анализу поведения пользователя с помощью Transformer, который является производным от Grok, входящего в состав xAI.

Лайки, репосты, блокировки, время просмотра — все эти действия рассматриваются как последовательные события, и модель предсказывает вероятность следующего действия, чтобы определить степень и охват показа контента.

Формула оценки рекомендаций и «экономика внимания»

В файлах Git можно увидеть, что основная логика расчетов сводится к следующему:

Score = Σ (Probability × Weight)

Это означает, что учитываются оценки вероятности того, что пользователь выполнит определенное действие по отношению к отдельной публикации, и умножаются на веса, заданные платформой.

Например, если вероятность лайка составляет 60%, а блокировки — 5%, и платформа присваивает положительный вес «лайку» и отрицательный — «блокировке», итоговый балл напрямую влияет на попадание поста в поток рекомендаций. В документации указано, что время просмотра даже можно количественно измерять до секунд, что означает, что создатели контента будут более ориентированы на «удержание внимания» алгоритмом, а конкретные значения весов действий в коде не раскрываются.

Область открытого исходного кода и границы «черного ящика»

Хотя код доступен для просмотра, реальные параметры модели и полные обучающие данные не опубликованы. Аналитики считают, что по сравнению с полностью закрытыми системами TikTok или Meta, Phoenix хотя бы предоставляет вычислительный процесс; однако отсутствие весов мешает внешним разработчикам проверить эффективность рекомендаций и воспроизвести модель.

Это контрастирует с ситуацией 2023 года, когда X впервые открыл часть параметров, и Маск, отвечая на вопросы сообщества Slashdot и других, использовал «демонстрационный открытый исходный код», чтобы сохранить свою реальную бизнес-защиту.

Phoenix также символизирует интеграцию технологического стека X и xAI: платформа X кормит Grok огромными потоками данных в реальном времени, а Grok в свою очередь управляет распределением трафика, образуя замкнутый цикл.