X平台算法开源与核心变革 - 马斯克兑现承诺，于1月20日将X平台推荐算法完整代码在GitHub开源，标志着社交媒体流量分发进入“后人工时代” [2] - 平台彻底移除了所有人工设计的特征和绝大多数人为规则，将传统工程师显性标准清零，几乎完全依赖xAI的Grok模型进行决策 [3] - 新架构不再区分“关注”与“发现”，将所有内容交由Grok模型统一筛选、打分和排序，全流程由AI预测用户15种互动行为概率并加权计算，无人工干预 [3] - 这是社交媒体史上首次将核心流量分发逻辑完全透明化，新算法已完成底层重构，全面转向AI驱动，并承诺每四周更新一次并同步发布说明 [3] AI驱动对行业与社会的影响 - AI推荐逻辑已渗透至外卖、网约车、短视频等多个消费领域，动态调整排序与定价，并延伸至产业全链条，重构社会生产、分配、交换、消费各环节 [4] - AI技术持续催生新技术、新产品、新产业，推动社会进入智能经济时代 [4] - 根据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，2023年AI行业渗透度前五的行业依次为互联网、电信、政府、金融和制造，交通、服务、教育等领域投资力度亦显著增长 [4] 未来技术展望 - 马斯克指出，未来人工智能、能源技术与机器人领域的突破将大幅提升生产力，催生富足的资源供给，最终实现全民高收入 [6]

X平台开源推荐算法事件概述 - 公司掌舵者埃隆·马斯克宣布并在7天内兑现承诺，正式开源了X平台最新的“For You”信息流推荐算法 [1][3] - 开源算法采用了与xAI的Grok模型相同的Transformer架构，相关代码仓库在GitHub上线6小时即获得1.6k个Star [3][4][5] 开源动机与战略意图 - 马斯克旨在通过开源打造“自由广场”，应对“算法不透明”的行业普遍问题，减少外界对“算法偏见”和“流量操纵”的质疑 [6] - 开源是公司平台改造的关键一步，目的是借助全球开发者社区的力量优化算法，巩固生态护城河，并计划每四周更新一次代码 [7] 开源算法技术架构 - 开源的是“For You”信息流核心推荐系统，内容来源分为用户关注的站内内容（Thunder模块）和全网挖掘的站外内容（Phoenix召回模块） [8][11] - 系统核心是Phoenix模型，该模型基于Grok Transformer实现，通过分析用户点赞、回复、转发等互动历史来预测内容相关性，已剔除所有手工特征 [8] - 技术栈以Rust语言为主、Python为辅，遵循Apache License 2.0开源许可 [13] 推荐系统核心工作流程 - 流程始于调取用户近期互动记录、关注列表等数据以构建用户画像基础框架 [16] - 随后从站内（Thunder模块）和站外（Phoenix召回模块）两大渠道抓取候选内容 [17] - 对候选内容进行信息补全后，执行前置过滤以剔除重复、过期、用户已屏蔽等无效内容 [18][19][20] - 过滤后的内容进入核心打分环节，依次通过Phoenix打分器、加权打分器、作者多样性打分器和站外内容打分器进行多维度评分并排序 [21][23] - 最终经过筛选后处理验证，将排名前K的内容推送给用户 [22] 算法设计的核心特点 - 完全摒弃手工设计特征，核心依赖基于Grok的Transformer模型从用户行为序列中自主学习相关性 [23] - 排序环节对候选内容采取“隔离计算”，确保单篇帖子得分不受同批次其他内容干扰，使结果更稳定且可缓存 [23] - 召回和排序环节采用多个哈希函数实现嵌入向量查找以提升效率，模型同时预测用户对内容的多种行为概率 [23] - 基于candidate-pipeline框架搭建了可组合的流水线架构，实现了业务逻辑与执行监控的分离，具备高度灵活性和可扩展性 [23] 行业影响与市场反应 - 此举在社交平台领域是前所未有的尝试，将推荐算法从“黑箱”变为可理解的系统，可能改变用户行为并减少对注意力的争夺 [24] - 有观点认为，如果公司的“开源+透明更新”模式被证明有效，可能会倒逼其他社交平台为满足用户对透明的需求而做出改变 [30] - 也存在担忧认为开源可能使系统更容易被作弊，导致优质内容浏览量爆炸式增长 [29]

马斯克旗下公司动态 - 社交媒体平台X正式开源了其全新推荐算法 该算法基于其AI公司xAI的Grok Transformer架构 完全由AI驱动 彻底移除所有手工规则与人工特征 [1] - 马斯克旗下AI公司xAI完成200亿美元融资 融资后该公司估值达到2500亿美元 [1] - 此次融资使马斯克个人身家增加超过660亿美元 [1] 全球富豪财富状况 - 2025年全球资产超过10亿美元的“超级富豪”人数首次超过3000人 [1] - 这些超级富豪的财富在2025年增长率为16.2% 是过去5年平均水平的3倍 [1] - 全球前12位富豪的资产总和超过了全球最底层50%人口（约40亿人）的资产总和 [4] - 马斯克于去年10月成为全球首位资产超过5000亿美元的人 [4] - 全球亿万富豪的财富自2020年以来增长了81% [4] 财富集中与社会影响 - 全球减贫率停滞于2019年的水平 每四个人中仍有一人挨饿 [4] - 有观点认为 超级富豪积累了他们一生都花不完的财富 并利用这些财富来塑造对其有利的经济规则和国家治理原则 [4]

算法架构核心变革 - 推荐算法完全由AI驱动，移除了所有手工设计的特征和大多数人工规则，告别了人工调参时代 [2][3] - 系统采用与xAI旗下Grok模型相同的Transformer架构，通过模型学习用户历史互动行为来决定内容推荐 [1][3] - 设计理念强调零手工特征工程，完全依赖Grok Transformer从用户互动序列中学习相关性，大幅简化了数据管道和服务架构 [30] 信息流双引擎机制 - “为你推荐”信息流由双引擎构建：Thunder（雷霆）负责实时提供用户关注圈的内容，确保亚毫秒级的快速查询 [7] - Phoenix（凤凰）作为全球发现引擎，通过机器学习在海量帖子中搜索相关内容，将用户和帖子编码为向量进行相似性匹配 [7] - 该机制削弱了粉丝数的优势，即使粉丝为零的创作者，其优质内容也有机会通过Phoenix被大量陌生人发现 [8] 内容评分与预测模型 - 算法通过预测用户可能对帖子采取的15种行为来打分，最终得分是各行为预测概率的加权和，正面行为权重为正，负面行为权重为负 [9][11] - 评分机制独立，采用候选隔离设计，确保每条帖子的分数只取决于其与目标用户的关系，不会因同批次其他爆款内容而受影响 [17][31] - 系统采用多行为预测而非单一相关性分数，同时预测多种用户行为概率后加权组合，评分更全面 [33] 影响内容曝光的关键机制 - 负面用户反馈（如预测用户会拉黑作者、静音作者、举报帖子或点“不感兴趣”）会严重降低帖子得分与推荐权重 [12][13][14] - 作者多样性评分器会衰减连续发布帖子的作者的分数，以防止刷屏并确保信息流多样性 [15][16] - 用户停留时间（通过P(dwell)预测）直接影响内容得分，促使算法推荐能促使用户停止滑动并认真阅读的内容 [19] - 对于视频内容，算法只预测用户是否会点开观看（P(video_view)），而不关心完播率，这使得封面和开头的吸引力至关重要 [20][21][22] - 回复作者评论的互动权重极高，根据代码分析，“回复+作者回应”的权重是单纯点赞的75倍，忽视评论会严重扼杀内容传播 [26] 内容过滤与系统设计 - 推荐流程包含严格的两阶段过滤：打分前过滤会移除重复、过旧、用户已看过的帖子，以及来自屏蔽作者或包含屏蔽关键词的内容 [27][28] - 打分后过滤会移除已删除、垃圾信息、暴力血腥等违规内容，并对同一对话线程进行去重 [29] - 系统采用可组合的管道架构，模块化设计使得各个组件可以独立开发、测试和替换，支持并行执行与优雅的错误处理 [34] - 检索和排序使用哈希嵌入技术，通过多个哈希函数进行向量嵌入查找，以提高系统效率 [32] 对平台与内容生态的潜在影响 - 算法开源是社交媒体透明度的重要里程碑，让所有用户和开发者都能查看推荐系统的真实运作方式 [35] - 马斯克承诺此后每4周重复一次开源更新，该宣布帖子获得了接近3500万的观看，显示出全球创作者的高度关注 [1][37] - 算法设计被认为更公平，粉丝优势被削弱，小号也有机会，真实互动和人性化反应成为核心指标 [35][37]

刚刚， 平台（原 Twitter 平台）公布了全新的开源消息： 已将全新的推荐算法开源，该算法 由与 xAI 的 G rok 模型相同的 Transformer 架构驱动。 该模型预测用户行为（点赞、回复、转发等）来对帖子进行排序，出现在 For You 一栏中。 编辑｜冷猫 众所周知，推荐算法是社交媒体平台的生命线，几乎已经成为了媒体平台获取用户留存，扩大营销收益的核心。在一周多前，马斯克在 平台发推声明「将在 7 天 后开源平台推荐算法」的时候几乎令人难以置信。 而马斯克确实说到做到，虽然比声称的 7 天内略晚，但推荐算法的确已经完全开源。希望之后能够长期遵循每 4 周重复更新的承诺。 在开源信息发布后，马斯克表示：「我们知道这个算法很笨拙，需要大量的改进，但至少你可以看到我们在实时和透明的情况下努力让它变得更好。 没有其他社交 媒体公司这样做。 」 不过，马斯克选择开源 平台推荐算法可能另有原因。 据路透社报道，2025 年 7 月，巴黎检察官调查了该社交媒体平台，怀疑其存在算法偏见和欺诈性数据提取，马斯克将其称为「政治动机的刑事调查」，威胁到其用 户的言论自由。 12 月，欧盟对 处以 1.2 亿欧元 ...

事件概述 - X平台（原Twitter）于近期正式开源了其核心的“For You”信息流推荐算法，兑现了埃隆·马斯克在7天前做出的承诺 [1][3] - 该算法采用了与xAI的Grok模型相同的Transformer架构，相关代码仓库在GitHub上线6小时内便获得了1.6k个Star [3][4] 开源动机与战略意义 - 马斯克认为社交平台的推荐算法长期处于“黑箱”状态，其开源举措旨在打造一个“自由广场”，通过透明化减少外界对“算法偏见”和“流量操纵”的质疑 [6] - 开源是X平台改造的关键一步，旨在借助全球开发者社区的力量来监督和优化算法，从而巩固其生态护城河 [7] - 公司计划后续每四周更新一次代码并附带开发者说明，这种“持续开源+透明更新”的模式在社交平台领域是前所未有的尝试 [7] - 马斯克强调“其他社交媒体公司都没有这样做”，并承认当前算法仍需大幅改进，但开源提供了透明的改进过程 [24] 开源算法技术细节 - 开源的是“For You”信息流的核心推荐系统，其内容来源分为站内内容（Thunder模块）和站外内容（Phoenix召回模块） [8] - 核心模型为Phoenix模型，基于xAI开源的Grok-1 Transformer架构，并针对推荐场景进行了适配和调整 [8] - 系统已剔除所有手工设计的特征及绝大部分启发式规则，核心计算完全由Grok Transformer模型承担，通过分析用户互动历史预测内容相关性 [8] - 技术栈以Rust和Python为主，遵循Apache License 2.0开源许可 [12] - 代码仓库按功能模块清晰划分，包括phoenix/（模型核心）、home-mixer/（编排层）、thunder/（站内内容处理）、candidate-pipeline/（候选流水线） [13] 推荐系统工作流程 - 系统工作流程分为七个核心阶段，旨在精准匹配用户兴趣并规避低质内容 [14] - **第一步：调取用户核心数据**。抓取用户近期互动记录（点赞、回复等）及关注列表、偏好设置，构建用户画像基础 [15] - **第二步：抓取两类候选内容**。通过Thunder模块获取用户关注账号的帖子，通过Phoenix模块从全网挖掘潜在感兴趣内容 [16] - **第三步：补全内容完整信息**。为候选内容补充文本、媒体、作者信息、权限等完整维度信息 [17] - **第四步：打分前过滤无效内容**。直接剔除重复、过期、用户已发布、来自屏蔽账号或包含静音关键词的内容 [18][19] - **第五步：多维度打分并排序**。依次调用四款打分器：Phoenix打分器（基于Grok模型）、加权打分器、作者多样性打分器、站外内容打分器，计算最终相关性得分 [20] - **第六步：筛选**。按得分高低排序，选取排名前K的候选内容 [21] - **第七步：最终验证后推送**。对候选内容进行最后一轮合规性与有效性校验，确认无误后推送给用户 [22] 算法核心设计特点 - 完全摒弃手工特征，依赖Transformer模型从用户互动序列中自主学习相关性，降低了系统复杂度 [23] - 排序环节对候选内容采取“隔离计算”，确保单篇帖子得分不受同批次其他内容干扰，使结果更稳定且可缓存 [23] - 召回和排序环节采用多个哈希函数实现嵌入向量查找，提升了运行效率 [23] - 模型同时预测用户对内容的多种行为概率，而非单一相关性得分，使打分维度更全面 [23] - 基于candidate-pipeline框架搭建了可组合的流水线架构，实现了业务逻辑与执行监控的分离，支持并行执行和错误处理，具备高度灵活性和可拓展性 [23] 行业影响与市场反应 - 此次开源引发了广泛热议，有观点认为算法透明性能将“注意力”从一个神秘资源变为可理解的系统，长期可能引导用户行为从冲突转向优化与贡献 [26] - 如果X平台的“开源+透明更新”模式被证明有效，可能会倒逼其他社交平台做出改变，以满足用户对算法透明日益增长的需求 [29]

核心观点 - 埃隆・马斯克旗下社交平台X将采用与特斯拉相似的软件更新策略 对其推荐算法进行迭代优化 旨在加速功能更新并保持高透明度 [1][3] 公司策略与计划 - 公司将推出全新算法 用于决定向用户推荐的自然流量帖文与广告帖文内容 [2][4] - 此类算法更新将每四周重复一次 形成固定的迭代周期 [2][4] - 公司将在7天内开源全新的X平台算法 包括所有用于判定自然流量帖文及广告帖文推荐逻辑的代码 [2][4] - 此后每4周将重复这一开源流程 并附上详尽的开发者说明以帮助理解更新内容 [2][4] 策略模式与影响 - 该举措与特斯拉的空中下载（OTA）更新模式高度相似 特斯拉会定期优化车辆软件并推送给用户 同时提供详细的更新说明文档 [2][4] - 该模式旨在让X平台用户更清晰地了解每次算法更新的细节 [2][4] - 此举旨在为平台构建良性的反馈循环 [2][4]

社交媒体与AI平台动态 - 马斯克宣布将在一周内开源X平台最新的内容推荐算法，覆盖所有用于决定向用户推荐自然内容和广告内容的代码，并计划后续每四周更新一次代码[2] - 印度尼西亚通信和数字事务部长表示，由于担心AI生成色情内容，该国暂时封禁了马斯克旗下xAI公司的聊天机器人“格罗克（Grok）”，成为第一个拒绝访问该AI工具的国家[2] - 阿里Qwen技术负责人林俊旸指出“模型即产品”，认为做基础模型本身就是在做产品，研究人员需要像产品经理一样将研究成果做成真实世界可用的系统[2] AI模型与算法进展 - 据外媒报道，DeepSeek计划于2025年2月发布新一代旗舰AI模型DeepSeek V4，该模型主打强劲的代码生成能力，公司内部基准测试显示其在代码生成领域表现优于Anthropic Claude、OpenAI GPT等现有主流模型[3] - OpenAI与软银集团联合向基础设施企业SB Energy注资10亿美元，双方各投入5亿美元，以助力SB能源拓展数据中心开发与运营业务，OpenAI已选定SB能源为其在得克萨斯州米拉姆县建造并运营一座装机容量达1.2吉瓦的数据中心[3] 氢能与新能源投资 - 佛吉亚氢能完成3亿元人民币战略融资，投资方为中国石化资本，该公司专注于为道路交通及非车载领域提供I型至IV型瓶及储氢系统解决方案[4] 量子计算与前沿科技融资 - 图灵量子完成数亿元人民币战略融资，投资方包括国家级资本、鼎晖百孚、国科资本、海通开元、疆亘资本等，资金将用于光量子计算的研发与产业化落地[5] - 工业具身智能企业知有无界（深圳）智能科技有限公司完成千万元级种子+轮融资，由初辉资本领投，卓源亚洲、华钥鑫潮跟投，资金将用于产品研发与团队扩充，公司聚焦工业具身智能领域，首批切入物流搬运与船舶喷涂机器人赛道[6] 自动驾驶与机器人并购 - Mobileye宣布已就收购AI人形机器人公司Mentee Robotics达成最终协议，本次收购对价总额约为9亿美元，其中包括约6.12亿美元现金及至多约2620万股Mobileye A类普通股，交易预计于2026年第一季度完成[7] 无人运输与航空科技 - 由中国兵器工业集团西安爱生技术集团有限公司自主研发的“天马-1000”无人运输机成功完成首次飞行试验，该机集物流运输、应急救援、物资投送等多功能于一体，是国内首款实现“高原复杂地形适配、超短距起降、货运/空投双模快速切换”的中空低成本运输平台[7] 消费电子新品发布 - 数码博主透露，一批国产新机将于今年3月-4月发布，包括vivo X300s、OPPO Find X9s、小米17 Max，其中小米17 Max采用无背屏设计，定位“大电池大屏旗舰机”，采用6.8-6.9英寸极窄四等边大直屏，搭载高通第五代骁龙8至尊版平台[7] - OPPO Find X9 Ultra预计将搭载高通第五代骁龙8至尊版，采用6.3英寸小屏，暂定3月发布[7] 新能源汽车与智能出行 - 鸿蒙智行首款MPV智界V9的申报信息出现在工信部目录中，车长超5.3米，轴距超3.2米，采用增程式动力，搭载华为雪鸮智能增程系统，配备53度电池与60升油箱，CLTC综合续航里程最高可达1250公里，预计2026年春季上市，定位50万级中大型豪华新能源MPV[8]

社交媒体平台算法开源 - 马斯克宣布将在一周内正式开源X平台最新的内容推荐算法[2] - 开源将覆盖所有用于决定向用户推荐自然内容和广告内容的代码[2] - 后续计划每四周更新一次代码并附带开发者说明[2] - 此举将使外界首次系统性了解X平台的内容推荐机制[2] 印度科技监管政策 - 印度拟出台新规要求智能手机制造商向政府共享源代码并进行多项软件修改[4] - 新规包含83项安全标准并要求企业就重大软件更新向政府报备[4] - 苹果、三星等科技巨头私下反对认为该规定在全球尚无先例且存在泄露专有信息的风险[4] 电脑硬件成本上涨 - 受铜、银、锡等上游原材料价格持续大幅上涨影响电脑硬件成本普遍上升[7] - 电源单品面临6-10%的成本涨幅[7] - 散热器面临6-8%的成本涨幅[7] 华为智能汽车业务 - 华为旗下深圳引望智能技术有限公司针对“2026年下半年上市”传闻回应称此为假消息[9] - 深圳引望智能技术有限公司于2024年1月成立涵盖华为乾崑智驾ADS、车控、车载光、车云及鸿蒙座舱解决方案[9] - 华为持有引望智能80%的股权阿维塔和赛力斯通过分别投资115亿元的方式各获得引望10%的股权[9]

公司动态 - 公司创始人埃隆·马斯克宣布将于下周正式开源平台最新版推荐算法代码 [1] - 开源范围覆盖所有用于决定向用户推荐自然内容和广告内容的核心代码 [2] - 开源代码包括排序、加权、去重、多样性控制及广告竞价整合等关键模块 [2] 技术策略 - 此次发布仅为第一步，后续将建立常态化更新机制 [2] - 计划每四周发布一次代码迭代版本 [2] - 将同步提供详尽的开发者文档，明确标注每次变更所涉及的算法逻辑、参数调整及影响范围 [2]