X 最新推薦演算法開源，Phoenix 模型與 3GB 預訓練包一次放出

馬斯克宣布 X 最新 For You 推薦演算法上架 GitHub，導入基於 Grok 的 Phoenix Transformer，並提供 3GB 預訓練迷你模型與端到端流程。

📌 來源： blocktempo.com/elon-musk-open-sources-latest-x-algorith... 【20260515 AI模型與技術】【X／xAI】【主題：X 最新推薦演算法開源，Phoenix 模型與 3GB 預訓練包一次放出】發布者：anson4139 馬斯克在 5 月 15 日於 X 發文表示，最新的 X 演算法已發布到 GitHub。這次公開的是驅動 X 平台「為你推薦（For You）」動態牆的核心推薦演算法原始碼，官方資料顯示並非只有架構說明，而是可執行的開源版本。這次更新的重點，是 X 幾乎完全移除人工特徵與傳統啟發式規則，改以 AI 模型理解使用者行為。核心模型名為 Phoenix ，是從 xAI 的 Grok-1 開源版本移植、並針對推薦系統最佳化的 Transformer 模型 🤖 Phoenix 會分析使用者過往互動歷史，預測使用者對每篇貼文按讚、回覆、轉發或點擊的機率。根據開源文件，推薦架構由 Home Mixer 協調，並從兩個主要來源找貼文：Thunder 透過 Kafka 即時接收追蹤帳號的新貼文，Phoenix Retrieval 則以 Two-Tower 模型與 Embedding 在全網搜尋可能感興趣的內容。候選貼文被撈出後，系統會先過濾重複、舊文或封鎖內容，再交由 Phoenix Transformer 進行互動機率預測與加權評分。X 也加入 Author diversity scorer ，用來避免動態牆被少數活躍帳號洗版 ✨ 對開發者來說，最大亮點是可操作性。儲存庫新增 phoenix/run_pipeline.py ，提供從檢索到排名的端到端推論流程；xAI 團隊也釋出約 3GB 的預訓練迷你 Phoenix 模型，包含 256 維度、4 個注意力頭、2 層架構，可下載到本地端測試 🛠️ 這次開源不只放出程式碼，也同時提供流程與模型，讓外界更直接觀察大型社群平台如何用 AI 重構推薦系統。從人工規則轉向 Transformer 排序，X 的 For You 動態牆正在變

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