簡要概述
- 社群媒體平台 X 已開源其基於 Grok 的 Transformer 模型,該模型透過預測使用者行為對「為你推薦」動態消息中的貼文進行排序,無需依賴人工設計的特徵。
- GitHub 儲存庫包含所有決定自然貼文和廣告貼文可見度的程式碼,採用 Rust 和 Python 建構,實現模組化檢索和評分。
- 此次發布遵循所有者 Elon Musk 每四週更新演算法的承諾,並附有完整的開發者說明。
Elon Musk 的社群媒體平台 X 週二兌現承諾,揭開社群媒體最嚴密保護的秘密之一,發布決定使用者動態消息中顯示哪些貼文的機器學習架構。
「我們已開源新的 𝕏 演算法,採用與 xAI 的 Grok 模型相同的 Transformer 架構,」X 的工程團隊在推文中表示。
「我們知道演算法還很笨拙,需要大幅改進,但至少你們可以看到我們即時透明地努力改善它,」Musk 在發布後推文表示。「其他社群媒體公司都不會這樣做。」
此次發布兌現了 Musk 上週的承諾,當時他發文表示將「在 7 天內開源新的 X 演算法,包括所有用於決定向使用者推薦哪些自然貼文和廣告貼文的程式碼。」
他承諾更新將「每 4 週重複一次,附有完整的開發者說明,幫助你們了解改變了什麼。」
GitHub 儲存庫詳細說明了基於 Grok 的 Transformer 模型,該模型透過預測使用者的按讚和回覆等行為對 X 的「為你推薦」動態消息貼文進行排序,採用端到端機器學習,無需人工設計的特徵,使用 Rust 和 Python 建構,實現模組化檢索和評分。
該演算法從兩個來源檢索內容:來自使用者關注帳戶的網路內貼文,以及透過基於 ML 的檢索發現的網路外貼文,透過預測每篇貼文互動機率的評分系統將兩者結合。
LLM 成本追蹤工具 TknOps.io 的共同創辦人兼執行長 Midhun Krishna M 表示,此次開源發布可能改變產業標準。
「透過公開基於 Grok 的 Transformer 架構,X 實際上是在為開發者提供一份藍圖,以了解並可能改進多年來一直是黑盒子的推薦系統,」他告訴 Decrypt。「這種透明度可能迫使其他平台效仿或解釋為何不這樣做。」
「創作者可以了解什麼有效並進行調整,而無需盲目地操縱系統,同時更清晰的激勵機制讓一般使用者受益,並帶來更好的內容,」他補充道。
當被問及開源程式碼是否能幫助使用者確定是什麼讓貼文爆紅時,Grok 本身分析了演算法並識別出五個關鍵因素。
這些因素包括基於使用者歷史的按讚和轉發互動預測、內容新穎性和相關性(及時的個人化貼文得分更高)、限制重複作者的多樣性評分、關注帳戶與 ML 建議貼文之間的平衡,以及來自封鎖和靜音的負面訊號會降低分數。
X 受到審查
此次發布正值 X 的 AI 計畫受到更嚴格審查之際,上週 X 撤銷了獎勵使用者平台互動的 InfoFi 專案的 API 存取權限,產品負責人 Nikita Bier 宣布公司將「不再允許獎勵使用者在 X 上發文的應用程式」,原因是擔心 AI 生成的垃圾內容。
最近,X 將 Grok 的圖像生成和編輯功能限制為僅付費訂閱者可用,並實施技術措施防止編輯真人圖像,此前該聊天機器人被用於創建未經同意的性化圖像,包括未成年人圖像,促使世界各地的監管機構展開可能導致執法行動的調查。
每日簡報電子報
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來源: https://decrypt.co/355108/elon-musks-x-open-sources-grok-powered-algorithm-driving-for-you-feed


