15:41官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418精选推特开源推荐算法更新。普通视频新增14天SID语义召回窗口,长期高质量视频可能获得二次分发。关注与双向关系进入推荐模型,稳定回访用户可能获得加权。回复排序分界从1.5万粉丝提升到3万,超过3万按高传播度排序,否则进入垃圾回复检测。AI模型推特推荐算法SID推荐理由:推特算法又更新了,视频多了14天二次分发机会,回复门槛从1.5万涨到3万,做内容的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 推特
20:59小互@imxiaohu76°X 开源了 For You 时间线的算法源码,公开了各交互动作的权重数值。其中一次点赞计 0.5 分,一次复制链接分享计 20 分。源码包含 21 个正权重和 5 个负权重,并提供了过滤与标签系统。模型不再预测相关度,而是分别预测点赞、回复、复制链接、举报等具体动作的概率,再合成最终分数。AI模型XFor You推荐算法推荐理由:X 把推荐算法的源码和分值表都公开了,想知道你的时间线怎么排的,直接看权重就行。原文稍后读已读值得跟进有用关注 X
00:57techcrunch@Lauren ForristalSnapchat宣布调整推荐系统,仅由真人创作的视频才有资格获得Spotlight推荐。此前完全由AI生成的“AI垃圾内容”将不再获得平台流量扶持。这一规则适用于所有提交至Spotlight的视频,但不影响普通快照和好友消息。平台希望通过此举提升原创内容在推荐流中的占比。AI产品SnapchatSpotlight推荐算法推荐理由:Snapchat改了推荐规则,以后纯AI做的视频不会再上热门,真人创作才有机会被推。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Snapchat
17:12IT之家(博客/媒体)抖音集团7月27日宣布全面升级未成年人模式的适龄推荐算法,核心是引入多模态大语言模型(MLLM)技术,实现跨模态语义理解。该模型可综合处理文本、图像、音频等信息,评估内容的认知复杂度与价值观,为每条视频标注适宜年龄。平台通过“人工筛选+大模型分类+适龄推荐+内容偏好匹配”机制,目前专属内容池日均新增约6000条优质内容,总量达770万条,并根据不同年龄段(如精细化解码)进行差异化推荐。AI产品抖音多模态大语言模型推荐算法推荐理由:抖音用多模态大模型给娃推内容,日均筛6000条优质视频,总量770万,还分年龄段推荐,家长可以放心了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 抖音
00:32AI Will@FinanceYF5马斯克宣布 X 平台的 For You 推荐算法已开源至 GitHub,该算法会同时抓取用户关注和全网内容,并使用 Grok-based transformer 预测用户互动。此举旨在提升算法透明度,让外界了解信息流推荐机制。开发者可查看代码,分析推荐逻辑,甚至自行改进。这是社交媒体算法黑箱的一次重要开放。AI产品推荐算法开源/仓库X/Twitter推荐理由:社交媒体算法一直是个黑箱,现在 X 把 For You 的推荐逻辑公开了,做推荐系统或关注算法透明度的开发者可以直接研究源码,甚至复现或改进。原文稍后读已读值得跟进有用关注 推荐算法
23:29Geek@geekbb精选73°xAI 用 Rust 重写了 X 平台的推荐算法并开源,项目名为 x-algo。系统将推荐流程分为两层:in-network 通过 Thunder 内存存储实时获取关注账号的帖子,out-of-network 通过 Phoenix 双塔模型检索全局语料。排序阶段使用基于 Grok-1 移植的 Transformer 模型,预测用户点赞、回复、转发、点击等多类行为概率,加权计算最终得分。这一开源举措让开发者可以直接研究 X 的推荐机制,并可能推动推荐系统的透明化。AI产品推荐算法开源/仓库Rust1 个信源在谈事件专题推荐理由:推荐系统从业者终于能直接看 X 的算法源码了,Rust 实现和 Grok-1 模型移植都是硬核干货,做推荐或社交产品的团队值得深入分析。原文稍后读已读值得跟进有用关注 推荐算法
16:20AI Will@FinanceYF5精选X 已将最新算法开源至 GitHub。有人使用 Grok Build 分析后发现,X 不再依赖简单的点赞/回复机制,而是转向 Grok 驱动的推荐引擎。分析指出了创作者需关注的 10 项关键变化,包括内容分发逻辑、交互权重调整等。该算法变动可能影响平台生态和流量分配。行业XGrok推荐算法推荐理由:X 算法大改,创作者必看原文稍后读已读值得跟进有用关注 X