Bill The Investor (@billtheinvestor) “X 已经将其算法开源了，简直太惊人了——这是我见过的最棒的社交算法之一。以下是它决定” — TopicDigg

X 已经将其算法开源了，简直太惊人了——这是我见过的最棒的社交算法之一。以下是它决定信息流内容的具体逻辑（以及如何利用它）： > 它会监测你最近约 127 次的互动，并将其输入 Transformer 模型。> 你的行为是核心信号。人口统计学特征（国家、语言、年龄、性别）虽有参与，但并非驱动因素。> 没有个人简介匹配。没有人工编写的兴趣标签。没有关键词定向。 > 它会预测你对每条帖子可能采取的 18 种不同行为。> 正向信号：点赞、回复、转发、引用、停留、分享、关注。> 负向信号：拉黑、屏蔽、举报、“不感兴趣”、快速划过。> 在帖子上的停留时间也算作互动。你不需要点赞。> 拉黑和举报在评分中具有极高的负权重。> 圈内帖子（来自你关注的人）相比圈外帖子具有内置权重加成。 > 全新账号会被路由到完全不同的模型——侧重于探索，而非个性化。**如何进入他人的“为你推荐 (For You)”** > 原创性获胜。转发去重意味着即使有 10 个共同好友转发，观众也只会看到一次该推文。> 病毒式传播 = 触达新网络，而非在你的原有圈子里自我放大。> 不要 10 分钟内连发 5 条推文。> 存在真实的“作者多样性惩罚”，会降低同一作者在观众信息流中重复出现的权重。> 你实际上是在与自己竞争展示位。 > 不要指望发布 12 条的推文长串（Thread）能全部进入“为你推荐”。> 对话去重：在“为你推荐”中，一个长串里只有得分最高的一条帖子会向每个观众展示。> 长串在粉丝原生阅读时表现良好——只是不要指望所有 12 条都能出现在陌生人的信息流里。> 挑选你最强的一条推文，让它去带动流量。> 新鲜内容永远获胜——“为你推荐”的资格有严格的时间截断。> 没有真正的“长尾效应”。它必须在窗口期内爆发，否则就会沉没。 > 在视频中，你“说了什么”很重要。他们通过 FFmpeg + ASR 转录音频并嵌入文本。> 音频质量差 = 你失去了一个会进入帖子嵌入向量的重要信号。> 大账号下高质量的回复会被推送。> 在高粉丝量帖子的下方，一个 Grok 模型会直接给回复打出 0-3 分。> 玩好回复策略 = 获得真实的流量分发。> 你与观众之间的互粉重叠度（Jaccard 相似度）会按帖子计算——在社区内经营有助于提升权重。 **应当避免的行为** > 骗赞/骗互动会被标记。存在一个字面意义上的“slop_score（垃圾内容评分）”分类器（由 Grok VLM 在你发布时进行判断）。> “同意请转发”这类内容 = 死亡。> 触发拉黑/举报的“愤怒营销（Rage bait）”是最糟糕的策略。> 单次举报在评分中具有严重的负权重。> 在低粉丝量对话中的垃圾回复会被专门的垃圾邮件分类器捕捉。> 在全网复制粘贴回复 = 被标记。 > NSFW（色情）、血腥、仇恨、暴力内容会通过 7 类 PTOS 安全分类器进行路由。> 无论多火都没用——被标记的内容会被降权、模糊处理或设置年龄限制。> 发布频率过快 = 触发作者多样性惩罚。> 在同一个长串中发布过于频繁 = 触发对话去重。**如何优化你自己的信息流** > 有目的地进行互动。你的每一次操作都是为你个人模型提供的训练标签。> 快速划过本身就是一个负向信号（`negative_not_dwelled_count` 是一个真实的输入参数）。 > 激进地使用“不感兴趣”。这是未来排名中真实的负权重。> 屏蔽关键词是有效的。它们是分词处理的，所以屏蔽“crypto”可以捕捉到“cryptocurrency”。> 屏蔽话题 = 硬过滤。没有任何例外。> 关注新账号，向你的检索池中注入新的候选内容。 > 系统内置了多样性重排序器 (DPP)，以防止信息流过于单一。> 如果你的信息流感觉还是千篇一律，那是因为你把它训练成了那样。> 点赞 = 轻度互动。回复 / 转发 / 引用 / 停留 = 强力互动。> 如果你想看到更多某类内容，不要只是点赞，要去与之互动。