X 推荐算法代码解读：复制链接分享权重是点赞 30 倍
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要点 逐行核对 xai-org/x-algorithm commit 17c96bf：点赞权重 0.66，回复 5.0，复制链接分享 20.0；2023 年作者回复的 75 权重不再单独计分。权重乘的是预测概率，不是互动次数。
独立开发者、出海团队创始人 Evan Long（@evanlong_me）于 2026-10-15 逐行核对了 xai-org/x-algorithm 仓库 commit 17c96bf（北京时间 2026-10-14 11:41 提交）的代码。三条带数字的结论：一、点赞默认权重 0.66，回复 5.0，通过复制链接分享 20.0（param.rs L320–L321、L363–L368）；二、2023 年旧版中回复为 13.5（旧版 README L33）、作者回复为 75.0（L36），新版不再给作者回复单独权重，但模型仍把 focal_author_reply 当作输入特征（reply.rs L62–L69）；三、这些权重乘的是「预测概率」，不是互动次数（param.rs L291–L311）。
X 是怎么从「规则拼接」走到「Grok 排序」的？
以下时间线只收录 Elon Musk 与 X 产品负责人 Nikita Bier 本人账号的帖子；标「原文」的行引用原帖英文并附译文，其余为中文转述，时间为北京时间。它们是计划和表态，是否落地以代码为准。
| 日期（北京时间） | 谁 | 说了什么（转述） | 原帖 |
|---|---|---|---|
| 2025-06-10 | Musk | 推荐算法会更多使用 Grok，小账号的好帖也会进入 feed | 链接 |
| 2025-08-16 | Musk | 测试由 Grok 4 Mini 驱动的新算法 | 链接 |
| 2025-09-10 | Musk | 启发式代码将被 Grok AI 推荐系统取代 | 链接 |
| 2025-09-20 | Musk | 目标是 11 月前变成纯 AI 推荐 | 链接 |
| 2025-10-18 | Musk | 原文：“The 𝕏 recommendation system is evolving very rapidly. We are aiming for deletion of all heuristics within 4 to 6 weeks.”（译：𝕏 推荐系统正在快速演进，我们的目标是在 4 到 6 周内删除所有启发式规则。） | 链接 |
| 2025-11-13 | Musk | 下个月 Grok 将理解每天约 1 亿条帖子，按内容本身推荐，不论账号大小 | 链接 |
| 2026-01-11 | Musk | 7 天内开源新算法，之后每 4 周更新 | 链接 |
| 2026-01-20 | Musk | 算法由 xAI 工程团队构建 | 链接 |
| 2026-03-20 | Musk | AI 推荐算法下周有重大更新，并同步开源 | 链接 |
| 2026-03-29 | Nikita Bier | 原文：“It's perhaps the strongest proof that our algorithm has eliminated all rules” “Post ranking decisions are not even constrained by language anymore.”（译：这或许是我们的算法已消除所有规则的最有力证明；帖子排序决策甚至不再受语言限制。） | 链接 |
| 2026-05-15 | Musk | 最新算法已发布到 GitHub，此后每月更新并附发布说明 | 链接 |
当前仓库 README 第 3 行写明，For You 「ranks posts using a transformer model」（README L3）。
X 推荐算法现在怎么给帖子打分？
README 说明，模型预测用户对帖子采取各种行为的概率，再乘以权重求和（README L352–L356）。权重默认值在 home-mixer/params/param.rs。下表把当前默认值与 2023 年 twitter/the-algorithm-ml 中的旧表对照，「—」表示该版本没有同名项。
| 行为 | 2026 当前默认值 | 代码行 | 2023 旧版 | 旧版来源 |
|---|---|---|---|---|
| 点赞 | 0.66 | L320 | 0.5 | L31 |
| 回复 | 5.0 | L321 | 13.5 | L33 |
| 互关用户之间回复的加成 | 15.0 | L322–L327 | — | — |
| 转发 | 1.0 | L334 | 1.0 | L32 |
| 点主页 | 0.0 | L349–L354 | 12.0（good_profile_click） | L34 |
| 分享 | 2.0 | L356 | — | — |
| 私信分享 | 5.0 | L357–L362 | — | — |
| 复制链接分享 | 20.0 | L363–L368 | — | — |
| 引用 | 5.0 | L370 | — | — |
| 作者回复 | 无单独权重（模型输入特征仍在） | reply.rs L62–L69 | 75.0 | L36 |
| 不感兴趣 | −52.272 | L414–L419 | −74（negative_feedback_v2，负反馈合并项） | L39 |
| 屏蔽作者 | −31.2 | L420–L425 | 同上 | — |
| 静音作者 | −58.8 | L426–L431 | 同上 | — |
| 举报 | −234.0 | L432 | −369 | L40 |
xai-org/x-algorithm · 固定提交 17c96bf 进入 home-mixer / params / param.rs 第 295–297 行注释：权重乘的是“预测概率”而不是原始互动次数 第 320 行：点赞 FavoriteWeight = 0.66 第 356 行：分享 ShareWeight = 2.0 第 357–362 行：私信分享 ShareViaDmWeight = 5.0 第 363–368 行：复制链接分享 ShareViaCopyLinkWeight = 20.0 第 432 行：举报 ReportWeight = -234.0 对比 2023 年 twitter/the-algorithm-ml 公开的旧权重 2023 旧版 第 33 行：回复 reply = 13.5 第 36 行：回复且被作者互动 reply_engaged_by_author = 75.0
最显眼的三处变化：回复从 13.5 降到 5.0；作者回复从 75.0 变为没有单独权重；新增了分享类信号，其中复制链接分享 20.0 是全表最高的正权重。
读这张表之前，必须知道哪两个前提？
前提一：权重乘的是预测概率，不是次数。 param.rs 第 291–311 行的注释直接写明，每个权重乘的是该行为的「predicted probability」或连续值（如观看时长），「the weights do not multiply raw engagement counts」；并特意否定了「一次举报抵消 468 个赞」这种读法，理由是举报的基线概率比点赞低 1000 倍以上，所以需要更大的权重才能让预测影响排序（param.rs L291–L311）。README 也有同样的说明（README L354）。因此「复制链接是点赞的 30 倍」只说明两个预测概率在打分时的放大倍数不同，不能换算成「一次复制链接等于 30 个赞」。
前提二：param.rs 是默认值，线上可被实验覆盖。 README 的「Experiments and Configuration」一节说明，X 会在小比例流量上做实验，许多可调值从配置系统读取；仓库代码中的默认值由定时脚本同步为「primary production values」（README L414–L418）。所以这张表反映的是主要生产配置的快照，个别用户所在的实验组可能不同。
「删光启发式规则」和代码一致吗？
| 官方说法 | 代码中仍存在的机制 | 出处 |
|---|---|---|
| “deletion of all heuristics within 4 to 6 weeks”（Musk，2025-10-18；译：4–6 周内删除所有启发式规则） | AgeFilter：过滤超过 48 小时的帖子 | README L374 |
| 同上 | 去重：DropDuplicatesFilter、RetweetDeduplicationFilter、DedupConversationFilter、已看过帖子过滤 | README L372–L382、L402 |
| “our algorithm has eliminated all rules”（Nikita，2026-03-29；译：算法已消除所有规则） | 非关注账号帖子，以及关注账号的回复/转发，乘以小于 1 的折扣系数（具体数值仓库 README 未给出） | README L360 |
| 同上 | 冷启动参数：曝光阈值 200、粉丝上限 50,000、帖龄上限 7,200 秒 | param.rs L489–L518 |
| 同上 | 作者多样性衰减在 README 中有描述，但 home-mixer 的 value_model.rs 中写死为 enable_author_diversity: false | README L359、value_model.rs L45–L47 |
| 同上 | 按法律要求新增的 Brazil2026ElectionFilter | README L40 |
合理的理解是：「排序打分」这一步确实交给了模型，但排序前后的过滤、去重、折扣和冷启动仍是人写的规则。另外，vm-ranker 中的 value_model.rs 从参数读取作者多样性开关（vm-ranker/scoring/value_model.rs L104–L106），线上到底走哪条路径、是否开启，从仓库无法确定，本文标为未证实。
对创作者意味着什么？
以下每条都标明了代码依据；带「推测」的是我的推论，代码不能直接证明。
- 48 小时是硬边界。 AgeFilter 会过滤超过 48 小时的帖子（README L374），旧帖不会再出现在 For You。
- 新账号的前两小时值得重视。 冷启动参数中帖龄上限为 7,200 秒、粉丝上限 50,000、曝光阈值 200（param.rs L489–L518）。推测：小账号新帖发布后两小时内有机会获得额外推荐位，具体机制未逐行验证。
- 让人愿意转发出去的内容，分数放大倍数最高。 复制链接分享 20.0、私信分享 5.0（L357–L368）。推测：适合被转存、被发给同事的工具清单和数据，比单纯求赞更有利。
- 回复仍重要，但不必刻意「每条都回」。 作者回复不再单独加权，但
focal_author_reply仍是模型特征（reply.rs L62–L69）。推测：作者回复对排序仍有影响，但影响大小无法从代码读出。 - 在非关注者面前，回复与转发都会打折。 见 README L360 和 L376（OONRetweetReplyFilter）。
- 负反馈的放大倍数仍然很大。 举报 −234、静音 −58.8（L426–L432）。按前提一，这影响的是「这名用户会举报你的预测概率」，而不是被举报次数的简单相减。
自查工具：README 提到 X 正在试点 Under the Hood 透明工具，可查看账号和帖子上影响可见性的标签（README L452–L456，入口 https://x.com/i/jf/under_the_hood ）。
我在做独立站时也遇到过类似的「官方说法与实际机制」差异，见 双语站 SEO 实践。
本文用了什么方法、来源有哪些？
- 核对日期：2026-10-15（北京时间）。
- 代码版本：xai-org/x-algorithm commit
17c96bf346df3d62b90f1bb01830d432dba74485（北京时间 2026-10-14 11:41），所有行号用 rg/sed 在本地逐行核对。 - 旧版对照：twitter/the-algorithm-ml commit
b85210863f7a94efded0ef5c5ccf4ff42767876c，recap README L31–L40，表中每个旧权重分别链接到所在行（L31 点赞 0.5、L32 转发 1.0、L33 回复 13.5、L34 good_profile_click 12.0、L36 作者回复 75.0、L39 negative_feedback_v2 −74、L40 举报 −369）。 - 官方表态：Elon Musk、Nikita Bier 在 X 上的原帖，链接见时间线表。
- 未写入的内容：Premium 订阅是否有排序加成、OON 折扣与作者多样性的线上系数、star 数，均未能在本次核对中证实。
作者：Evan Long，独立开发者、出海团队创始人。关于我 · 简历 · X @evanlong_me