Социальная сеть X (ранее Twitter) официально открыла исходный код своего нового алгоритма, раскрывающего механизмы, определяющие популярность контента. Согласно обнародованным данным, новостная лента теперь полностью контролируется системой искусственного интеллекта Phoenix, основанной на модели Грока. Эта технология предсказывает поведение пользователей с беспрецедентной точностью, фундаментально меняя правила игры для авторов и брендов.
Как работает система Феникс
Новый алгоритм отказался от простых правил в пользу сложных прогнозов. Система анализирует каждый пост и вычисляет вероятность того, что конкретный пользователь совершит одно из 19 положительных действий.
Чем больше таких взаимодействий собирает пост, тем шире становится его охват. Ключевые факторы, влияющие на контент, включают в себя:
- Традиционные реакции: лайки, репосты, комментарии.
- Глубина просмотра: время, потраченное на публикацию и просмотр видео продолжительностью более нескольких секунд.
- Социальное распространение: отправка поста в личные сообщения или копирование ссылки.
- Интерес к автору: переходы в профиль и подписка.
Система штрафов и «смерть» спама
Алгоритм также жестко наказывает контент, вызывающий негативную реакцию. Если пользователи нажмут «Не интересно», заблокируют автора, скроют его или пожалуются на публикацию, видимость такого контента в ленте мгновенно снижается.
Одним из важнейших нововведений стал механизм защиты от спама: если ваши посты часто появляются в ленте пользователя, вероятность показа каждого последующего поста в тот же день снижается.
Правило 128 постов
Искусственный интеллект определяет интересы пользователя на основе его недавних действий. Система анализирует последние 128 публикаций, с которыми вы взаимодействовали, чтобы сформировать будущую ленту. Это означает, что лента является прямым зеркалом вашего недавнего поведения: нажатие на контент, который вас раздражает, только увеличит его количество в выдаче.
Переход к нейросетевому ранжированию
Открытие кода алгоритма Феникса знаменует окончательный переход социальных сетей от графовых моделей (где вам показывали то, что понравилось вашим друзьям) к моделям, основанным на больших языковых моделях (LLM) и нейронных сетях.
Раньше алгоритмы работали по жестко прописанным сценариям. Теперь, используя базу данных Grok, система X пытается «понять» смысловое содержание поста, а не просто посчитать ключевые слова. Это приближает механику X к модели TikTok, где главное — не социальный граф (за кем вы следите), а «график интересов» (то, что вы на самом деле потребляете). Это создает более захватывающую и персонализированную ленту, но затрудняет прогресс для тех, кто привык манипулировать старой механикой.
