Karpathy 周末用 Claude 把 HN 4300 万条评论筛出 6454 个硬核视频,做了个没有推荐算法的 YouTube,免登录直接看。
#recommendation algorithms
Karpathy 用 Claude Opus 5.5 挖 20 年 Hacker News 评论,周末做出 6454 个视频的推荐站,他说比 YouTube 推荐还准。
有人把 TikTok 客户端逆向了,25+ 个模型、50+ 个用户状态变量都扒出来了,看完才知道推荐系统能卷到什么程度。
玩家老抱怨新品节一堆AI垃圾游戏,V社这次直接摊牌了:前两天就是随机推的,为了给小开发者公平曝光,两天后才上算法。
Spotify 一年删了 5000 万首 AI 生成的垃圾歌曲,还改了推荐算法给真人音乐加权,听歌的朋友可以留意下推荐的变化。
马斯克给 X 的推荐算法换了新排序模型,重点看完读率和停留时长,刷时间线的内容来源会有变化,可以看看细节。
X 把推荐算法改成了“读完才算好”,半途被划走的帖子会被降权,做内容的朋友可以看看自己的帖子是不是被这个逻辑卡住了。
Meta 给 Facebook 加了个 Your algorithm 功能,直接用大白话告诉算法你想看啥,推荐会跟着改,试试就知道顺不顺手。
Meta 把 Instagram 上那个"Your Algorithm"搬到了 Facebook,用一句话就能告诉 AI 你想看什么,刷信息流终于不用被动接受了。
Meta 把推荐算法的控制权交给用户了,Facebook 和 Instagram 都能手动调话题,点一下立马生效,推荐不再是黑箱。
YouTube 把推荐算法交给用户了,写下想看什么,Gemini 就帮你搭一个专属信息流,比刷默认首页主动多了。
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。
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。
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。
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。