алгоритм без магии
ENRU
Репозиторий xAIКод

Разбор открытого кода xAI · Коммит a389166

Как X решает, что вы увидите

Наглядная интерактивная карта ленты «Для вас» (For You): от тысяч кандидатов через скоринг Phoenix и проверку безопасности до финальной выдачи.

Понять за 8 минутСразу к калькулятору

Один запрос к ленте

1
1. Поиск3 000+ кандидатов
Посты из подписок + векторный поиск по интересам
2
2. Фильтрыдопуск перед скорингом
Удаление дубликатов, блоков, мутов и постов >48ч
3
3. Прогноз15+ вероятностей действий
Нейросеть Phoenix предсказывает реакции зрителя
4
4. Отборлимит результата — 35
DPP, затухание автора и фильтры безопасности

Детерминированный конвейер из 7 решений, а не одна таинственная формула.

Главная формула ранжирования

Динамический расчет в реальном времени

Пост × Конкретный зритель × Текущий моментУ поста нет фиксированного всеобщего балла. Алгоритм вычисляет персональные вероятности действий для конкретного пользователя в данную секунду.

Версия за 30 секунд

Что происходит при каждом обновлении ленты

Каждый запрос ленты проходит эти четыре фазы; точная задержка production-системы в репозитории не опубликована.

  1. До 3 000+ потенциальных постов
    1. Сбор кандидатовПараллельный сбор из Thunder (ваши подписки), Phoenix (векторный поиск по смыслу) и SimClusters (сообщества по интересам).
  2. Мгновенный отсев недопустимого
    2. Жесткие фильтрыУдаляет посты старше 48 часов, уже просмотренное, блокировки, муты и чужие реплаи еще до дорогого ML-скоринга.
  3. Прогноз 15+ вероятностей
    3. Нейросеть PhoenixГлубокая модель рассчитывает точные вероятности для лайка, ответа, ретвита, копирования ссылки, дочитывания и жалобы.
  4. Формирование финальной ленты
    4. Разнообразие и правилаПрименяет публичные веса, штрафует частые посты одного автора (Author Decay), разбавляет темы (DPP) и проверяет безопасность.

Полный конвейер

Один запрос. Семь решений.

Нажимайте на этапы: для каждого доступна интерактивная визуализация, пример из жизни, данные на входе/выходе и вывод для автора.

Этап 1 из 7

1. Собрать контекст

Прежде чем искать посты, система анализирует зрителя: его недавние просмотры, подписки, активные темы, язык и скрытые стоп-слова.

Профиль зрителяВектор контекста запроса
Активные интересы
НейросетиСтартапыДизайн
Граф подписок482 автора
Язык и геоru-RU (UTC+3)
Муты и стоп-слова14 активных правил

Запрос объединяет недавнюю последовательность действий, подписки, блокировки, муты, язык и другой контекст зрителя.

На входе
  • Время чтения и клики
  • Граф подписок
  • Язык и страна
  • Муты, блоки и жалобы
На выходеВектор профиля текущего запроса

Пример из жизни: Если зритель последние 15 минут изучал треды про дизайн и скрыл спам про крипту, эти сигналы сразу смещают область поиска.

Почему это важно: Поэтому один и тот же твит получает абсолютно разные вероятности для разных пользователей. Универсального балла не существует.

Практический вывод для автора: Ваш контент находит путь к тем, чей активный контекст прямо сейчас совпадает с темой вашего твита.
Доказательство в исходниках

Фрагмент зафиксирован на коммите a389166, ссылка останется точной и воспроизводимой.

Открыть закрепленный фрагмент на GitHub

Поиск кандидатов

Три главных маршрута наполняют воронку рекомендаций

Система балансирует посты от знакомых авторов и персональные находки за пределами вашего графа подписок.

Из подписок (In-Network)

Thunder

Прямой социальный графДо 1 200

Свежие посты от авторов, на которых вы подписаны. Уже просмотренные твиты отсекаются еще при запросе.

Доказательство в исходниках

Файлы конфигурации источников кандидатов и ограничений пула.

Открыть лимиты источников на GitHub
Вне подписок (Векторный поиск)

Phoenix

Индекс нейросетевых эмбеддинговДо 1 000

Превращает историю ваших интересов в числовой вектор и находит ближайшие по смыслу твиты со всей платформы.

Доказательство в исходниках

Файлы конфигурации источников кандидатов и ограничений пула.

Открыть лимиты источников на GitHub
Кластеры сообществ

SimClusters

Смысловые графы интересовДо 800

Находит посты, популярные среди людей с похожими интересами. Публичный порог cosine similarity >0.5.

Доказательство в исходниках

Файлы конфигурации источников кандидатов и ограничений пула.

Открыть лимиты источников на GitHub

Как кандидаты источников сужаются до результата из 35 постов

3 000+1. Предложения источниковСуммарный потолок Thunder, Phoenix и SimClusters
↓
≤2 8002. Лимит скоринга PhoenixДопустимые кандидаты для прогноза действий
↓
DPP3. Скоринг и разнообразиеВзвешенный балл, затухание автора и смысловой реранкинг
↓
354. Лимит результатаДо смешивания с рекламой, подсказками и другими модулями

Это потолки и значения по умолчанию из кода, а не обещание заполнения каждого этапа.

Интерактивный симулятор

Вероятность × Вес = Вклад в итоговый балл

Попробуйте изменить вероятности действий и посмотрите, как рассчитывается балл и как штрафы влияют на итоговое ранжирование.

14% × +0.5
Базовый положительный сигнал вовлечения (+0.5).
4% × +5
Начало активного диалога (+5.0 = в 10 раз сильнее лайка).
0,8% × +20
Крупнейший положительный коэффициент (+20.0; в 40 раз выше коэффициента лайка при равной вероятности прогноза).
1,2% × +4
Сигнал признания экспертности автора (+4.0 = 8 лайков).
0,01% × -234
Катастрофический штраф (-234.0; по модулю в 468 раз выше коэффициента лайка при равной вероятности прогноза).

Базовый учебный балл

0,455
Доминирует положительный вклад
В этой симуляции положительные взвешенные слагаемые заметно больше отрицательного.
Лайк+0,070
Ответ (Реплай)+0,200
Копирование ссылки+0,160
Подписка на автора+0,048
Жалоба (Репорт)-0,023
Доказательство в исходниках

В кодовой базе реальная формула включает логиты вероятностей и калибровки экспериментов.

Открыть формулу скоринга на GitHub
⚠️
Математика урона от одной жалобы

1 Жалоба (-234.0) = 468 Лайков (+0.5) или 11.7 Сохранений (+20.0)

Это сравнение размеров коэффициентов при равной предсказанной вероятности. Phoenix складывает вероятности, а не реальные счетчики действий.

Частое действие · Малый вес

12% Лайка × 0.5 = +0.060Высокая вероятность, создает стабильный базовый фон.
против

Редкое действие · Огромный вес

0.4% Копирования ссылки × 20 = +0.080Вероятность в 30 раз ниже, но вклад на 33% выше, чем от лайка!

Какой это по счету пост автора в текущем пуле кандидатов?

Автор вне подписок зрителя (Out-of-Network)Публичный default: множитель × 0.75
1. Базовые прогнозы0,455Сумма взвешенных вероятностей
× 1
2. Штраф за повтор автора0,4551-й пост: 100% балла (без штрафа)
× 1.00
3. Скидка на расстояние0,455Финальный балл перед отбором в Топ-50

Публичные параметры

Сколько весит каждое предсказанное действие

В открытом коде лайк принят за базовую единицу измерения (вес = 0.5). Сравните, как оцениваются остальные взаимодействия.

Формула базового скорингаБалл = Σ ( Вес_i × P(Действие_i) )

Сначала Phoenix прогнозирует вероятности [0.0...1.0]. Затем публичные веса переводят их во вклад в общий балл.

↑

Положительные веса

Что увеличивает балл при равной вероятности прогноза

Предсказанное действиеШкалаВесПротив лайка
Копирование ссылкиСильнейший сигнал органической ценности+20
Ответ взаимной подписке5.0 база + 15.0 буст за диалог между взаимными контактами+20
Ответ (Реплай)Старт активной дискуссии+5
Отправка в личные сообщения (DM)Приватная рекомендация+5
Цитата твитаКомментарий с добавлением контекста+5
Подписка на автораПризнание ценности автора+4
Поделиться (системный Share)+2
Репост (Ретвит)+1
Лайкбаза+0,5
Клик по твитуРаскрытие деталей поста+0,4
Клик по внешней ссылке (URL)Переход на внешний сайт+0,2
Раскрытие фотографии+0,05
Запуск видео+0,05
Качественный просмотр видео (>5с)+0,05
Клик по цитируемому твиту+0,05
Бонус исследования новогоВключен по умолчанию внутри подписок+0,02
Непрерывное время чтения (Dwell)Балл за каждую секунду непрерывного чтения+0,004
↓

Отрицательные веса (Штрафы)

Что катастрофически снижает балл при прогнозе

Негативное действиеЛог-шкалаВес штрафа
Жалоба (Report)Грубое нарушение правил (модуль коэффициента в 468 раз выше лайка при равной вероятности)-234
Мут автораЗритель заглушил автора (примерно в 118 раз выше коэффициента лайка)-58,8
«Не интересно» в лентеПрямой негативный сигнал в ленте (примерно в 86 раз выше коэффициента лайка)-43,2
Блокировка автораПолный разрыв связи (примерно в 62 раза выше коэффициента лайка)-31,2
Быстрый уход (Bounce)Зритель сразу проскроллил твит без задержки-0,02

Логарифмическая шкала: иначе микроштраф -0.02 исчез бы рядом со штрафом -234.

🧮

Интерактивный калькулятор эквивалента весов

Сравните публичные коэффициенты с весом лайка (+0.5). Это не прогноз охвата.

Эквивалент коэффициентов:+70 лайков
Доказательство в исходниках

Публичные значения весов и штрафных коэффициентов.

Открыть параметры на GitHub

Корректировки после скоринга

Почему высокий балл не гарантирует 1-е место

Алгоритм заботится обо всей ленте: подавляет спам одного автора, дает скидку на контент не из подписок, тестирует новичков и перемешивает темы.

Авторское разнообразие

Author Decay: экспоненциальное затухание повторов автора

Множитель = 0.75 × 0.5^(n-1) + 0.25

Пост 1100%
Пост 262,5%
Пост 343,75%
Пост 434,375%
Пост 529,688%

Это плавное снижение, а не бан. 1-й пост сохраняет 100%, 2-й получает 62.5%, 3-й — 43.75%, 4-й — 34.38%, стремясь к нижнему порогу 25%.

Связь со зрителем

Посты не из подписок преодолевают барьер на 25% выше

Из подписок1.00×→Вне подписок0.75×

Посты незнакомых авторов по умолчанию получают множитель 0.75×, отдавая приоритет качественному контенту от ваших подписок.

Тест для новичков (Cold Start)

Тест небольшого автора рядом с 16-м ранговым баллом

≤ 1 000Потолок подписчиков< 1 000Показов у поста≈ 16-яТестовая позиция
📂 Открыть author_cold_start.rs на GitHub

Если пройдены экспериментальные, ранговые, временные и защитные условия, скорер может поднять один лучший оригинальный пост к баллу слота с нулевым индексом 15. Фиксированное место не гарантируется.

Разнообразие тем (DPP)

Алгоритм DPP защищает от монополии одной темы

ИИ и технологииНаукаДизайнКосмосНовости ИИ
DPP балансирует релевантность и разнообразие тем: ИИ → Наука → Дизайн → Космос → ИИ.

Determinantal Point Processes (DPP) математически отбирает набор с высокой релевантностью и минимальным смысловым дублированием.

Мифы и факты

Мифы против того, что на самом деле написано в коде

Развенчиваем популярные городские легенды на основе проверенных фактов из репозитория xAI.

МИФ

«Лайки — главная цель для набора охвата»

РЕАЛЬНОСТЬ ИЗ КОДАЛайк имеет скромный вес 0.5.При равной вероятности прогноза коэффициент копирования ссылки (+20.0) в 40 раз выше коэффициента лайка, а ответа (+5.0) — в 10 раз. Это сравнение коэффициентов модели, а не обменный курс реальных действий.
МИФ

«Закладки не влияют на охват, так как их нет в формуле весов»

РЕАЛЬНОСТЬ ИЗ КОДАЗакладки присутствуют в открытых данных о взаимодействиях, но не имеют отдельного стандартного коэффициента в линейном скорере.В релизе есть события, счетчики и гидрация закладок. Он не публикует полный причинный путь от одной закладки к эмбеддингам Phoenix или гарантированному дополнительному охвату.
МИФ

«Внешние ссылки мгновенно убивают охват твита»

РЕАЛЬНОСТЬ ИЗ КОДАКлик по URL имеет положительный вес +0.2 в формуле скоринга.Хотя внутреннее раскрытие поста весит +0.4, внешние переходы не штрафуются. Качественные полезные ссылки не режутся алгоритмом.
МИФ

«Публикация 10 твитов в день умножает шансы»

РЕАЛЬНОСТЬ ИЗ КОДАПравило Author Decay резко снижает силу каждого следующего поста.2-й пост автора в текущем пуле получает множитель 0.625×, а 4-й — 0.34375×. Код показывает штраф за пересечение в пуле, но не задает гарантированный интервал публикаций.
МИФ

«Ответы крупным аккаунтам покажут всем их читателям»

РЕАЛЬНОСТЬ ИЗ КОДАОтветы авторов вне подписок зрителя отсекаются до скоринга.Фильтр OON Retweet & Reply Filter полностью удаляет реплаи и ретвиты от незнакомых авторов из рекомендательной ленты For You.
МИФ

«Фильтры безопасности просто снимают пару баллов»

РЕАЛЬНОСТЬ ИЗ КОДАVisibility Filtering — это жесткие ворота после ранжирования.Если пост попадает под правило Drop, он полностью удаляется из выдачи, независимо от того, сколько баллов engagement он набрал.
МИФ

«Массовые хэштеги помогают попасть в тренды»

РЕАЛЬНОСТЬ ИЗ КОДАPhoenix анализирует плотные векторные эмбеддинги, а не хэштеги.Смысл поста извлекается нейросетью из всего контекста предложения и кластеров SimClusters. Спам хэштегами бесполезен.

Практическая система роста

Стройте следующий рычаг роста, а не просто число подписчиков

Число подписчиков не является публичным весом ранжирования. Используйте диапазоны, чтобы найти свое текущее ограничение, а переходите дальше — когда появилось доказательство готовности. Каждый план рассчитан на следующие десять самостоятельных постов и не обещает охват.

Реальный порог в коде≤ 1 000

В коде есть один порог. Остальные границы — навигация.

В публичных параметрах и лимит автора, и порог показов поста равны 1 000. Cold-start-скорер может рассмотреть подходящий самостоятельный оригинал или пост-цитату. Диапазоны 0–100, 101–500 и 501–1 000 — рабочие режимы, а не дополнительные пороги ранжирования.

Реальный порог в коде Практическая навигация

Соответствие условиям лишь дает одному подходящему кандидату шанс попасть в тестовую позицию. Все еще нужны достаточный исходный ранг, нужная экспериментальная группа, свежесть, прохождение правил видимости и сильный персональный прогноз для зрителя.

Стадия аккаунта0–100

Доказать, зачем на вас подписываться

01 · Ясность
Что сейчас тормозит рост

Незнакомому человеку трудно за несколько секунд понять, для кого этот аккаунт и зачем к нему возвращаться.

Какой результат нужно доказать

Одно ясное обещание, три повторяемые темы и первые содержательные реакции от целевых читателей.

Пока не оптимизируйте

Частоту публикаций, широкий набор тем и сравнение с вирусными аккаунтами.

Три задачи этой стадииСначала доказательство — потом масштаб
Обещание

Аудитория → проблема → полезный результат в одной фразе.

Доказательство

Десять самостоятельных постов вокруг реальных вопросов.

Диалог

Полезные реплаи, после которых нужные люди возвращаются.

План на следующие десять постов

5 действий
  1. 01
    Сформулируйте обещание в одну строку

    Запишите: «Я помогаю [кому] разобраться с [проблемой] через [тип пользы]». Согласуйте с этой фразой био, закрепленный пост и последние публикации.

    Практический выводОснование рекомендации

    Читателю легче принять решение о подписке, когда профиль и посты обещают один и тот же результат. Это редакционная стратегия, а не отдельный коэффициент алгоритма.

  2. 02
    Соберите банк из 15 реальных вопросов

    Возьмите формулировки из обсуждений, поиска, комментариев и разговоров с людьми вашей ниши. Каждый вопрос должен стать самостоятельным постом, а не абстрактной «темой».

    Практический выводОснование рекомендации

    Конкретный вопрос задает понятный контекст и помогает писать для реальной потребности, а не угадывать интерес аудитории.

  3. 03
    Проведите спринт из десяти оригинальных постов

    Используйте три формы: разбор ошибки, наблюдение с доказательством и короткая инструкция. В каждом посте должны быть контекст, тезис и вывод без обязательного чтения чужой ветки.

    Публичный кодОснование рекомендации

    Cold-start-путь исключает реплаи и репосты. Самостоятельный оригинал или содержательный пост-цитата имеет более прямой путь к незнакомому зрителю.

  4. 04
    Используйте реплаи как исследование аудитории

    После публикации найдите несколько разговоров по той же проблеме и добавьте факт, пример или уточняющий вопрос. Сохраняйте формулировки, на которые люди отвечают по существу.

    Практический выводОснование рекомендации

    Реплаи помогают строить связи и собирать язык аудитории, но не являются способом автоматически получить аудиторию крупного автора.

  5. 05
    Разбирайте пакет, а не один удачный пост

    Для каждого из десяти постов отметьте тему, форму, содержательные ответы, пересылки, переходы в профиль и подписки. Решение о формате принимайте только после нескольких попыток.

    Публичный кодОснование рекомендации

    Публичный скорер объединяет разные прогнозируемые действия. Один лайк или один всплеск показов не доказывает устойчивый формат.

Как пройти цикл
Соберите

Выберите три вопроса одной аудитории и одну общую проблему.

Опубликуйте

Дайте три законченных ответа в разных формах.

Разберите

Запишите, кто отреагировал и какое действие повторилось.

Переходите к следующей стадии, когданезнакомые читатели понимают обещание аккаунта, а одна форма публикации дважды привела содержательные ответы, пересылки или подписки.
Откуда взялась эта логика5
Открытые параметрыДва порога по 1 000

В опубликованных значениях лимит подписчиков автора и порог показов подходящего поста равны 1 000; в этом снимке cold-start включен по умолчанию.

Открытый кодCold-start для небольших авторов

Условия исключают ответы и репосты, проверяют лимит подписчиков и показов, а затем повышают только лучшего подходящего кандидата при прохождении остальных ворот.

Открытый кодРеплаи строят отношения, но хуже выходят за сеть

В этом пути For You ответы и репосты вне сети подписок удаляются до скоринга. Самостоятельным оригинальным постам проще попасть к незнакомым зрителям.

Официальные советы XРазговор формирует сообщество

X рекомендует содержательные ответы, вопросы, социальное слушание и узнаваемый человеческий голос — а не автоматический объем реплаев.

Официальные советы XКороткий текст и постоянные тесты

X советует ясную разговорную подачу, умеренные хэштеги, уместный призыв к действию, доступные медиа и проверку гипотез на реальной реакции.

Практические правила

Как гарантированно не убить охваты

Это не рецепт легкого хайпа, а прямые логические следствия из архитектуры открытого кода xAI.

01Зафиксировано в коде

Публиковать серии твитов пулеметной очередью

Второй пост автора в пуле получает множитель 0.625×, третий — 0.4375×, четвертый — 0.34375×.

Что делать вместо этого:Не перегружайте одно окно кандидатов несколькими свежими постами; гарантированный интервал времени код не публикует.
Доказательство в исходниках

Строки кода, подтверждающие это архитектурное поведение.

Открыть ссылку на фрагмент в GitHub
02Зафиксировано в коде

Строить охват только на реплаях звездам

Ответы и репосты от аккаунтов вне подписок зрителя отсекаются еще на этапе предварительной фильтрации.

Что делать вместо этого:Для выхода на новую аудиторию публикуйте самостоятельные оригинальные твиты, понятные без контекста чужой ветки.
Доказательство в исходниках

Строки кода, подтверждающие это архитектурное поведение.

Открыть ссылку на фрагмент в GitHub
03Зафиксировано в коде

Провоцировать жалобы и скрытия токсичностью

Нейросеть Phoenix точно предсказывает негатив, а вес жалобы (-234) и мута (-58.8) моментально обнуляет сотни лайков.

Что делать вместо этого:Вызывайте искренний интерес и обсуждение без обманных кликбейтов, провоцирующих людей на жалобы.
Доказательство в исходниках

Строки кода, подтверждающие это архитектурное поведение.

Открыть ссылку на фрагмент в GitHub
04Зафиксировано в коде

Надеяться на вирусность старых твитов

Основной рекомендательный конвейер For You отбрасывает любые посты старше 48 часов.

Что делать вместо этого:Переупаковывайте вечнозеленые идеи в свежие актуальные твиты, когда тема снова становится горячей.
Доказательство в исходниках

Строки кода, подтверждающие это архитектурное поведение.

Открыть ссылку на фрагмент в GitHub
05Практический вывод

Гнаться только за пустыми кликами

Клик весит всего 0.4. Быстрый уход зрителя (-0.02) и отсутствие репостов не дают посту подняться в топ.

Что делать вместо этого:Создавайте контент, который стимулирует глубокое чтение (Dwell Time), копирование ссылки, цитирование и подписку.
Доказательство в исходниках

Строки кода, подтверждающие это архитектурное поведение.

Открыть ссылку на фрагмент в GitHub
06Практический вывод

Искать один секретный суперхак алгоритма

После нейросети работают алгоритм DPP, правила безопасности, живые A/B-тесты и закрытые антиспам-эвристики.

Что делать вместо этого:Фокусируйтесь на понятности, уникальной пользе и резонансе со своей целевой аудиторией, а не на накрутке одного параметра.
Доказательство в исходниках

Строки кода, подтверждающие это архитектурное поведение.

Открыть ссылку на фрагмент в GitHub

Главные выводы

Если запомнить только пять принципов

Фундаментальные правила рекомендательного движка X, сформулированные кратко и емко.

01
Релевантность персональна

Один и тот же твит получает абсолютно разные вероятности для разных зрителей в зависимости от их текущих интересов.

02
Свежесть — пропуск в игру

Окно участия твита в рекомендательной ленте For You строго ограничено 48 часами.

03
Шеринг в 40 раз ценнее лайка

Одно копирование ссылки (+20.0) дает такой же вклад в балл, как 40 обычных лайков (+0.5).

04
Оригиналы пробивают сеть, реплаи — нет

Ответы вне подписок отсекаются фильтрами, а самостоятельные оригинальные посты выходят на глобальную аудиторию.

05
Ранжирование и безопасность разделены

Пост сначала борется за место по очкам, но независимые правила безопасности могут скрыть его даже при высоком балле.

Честность и границы

Открытый код дает карту, но не рентген production-серверов

Четко разделяем то, что опубликовано в открытом доступе, и то, что остается на закрытых серверах xAI.

✓

Что действительно открыто

  • Архитектура конвейера Home Mixer и базовые параметры
  • Код обучения и serving-движок нейросети Phoenix
  • Алгоритмы источников Thunder, SimClusters, VMRanker и DPP
  • Система фильтрации видимости (Visibility Filtering) и реестры меток
  • Синтетические датасеты, тесты и публичные конфигурации
?

Чего нет в открытом доступе

  • Реальные production-данные пользователей и обученные веса живой нейросети
  • Оркестрация боевых кластеров и телеметрия в реальном времени
  • Точные параметры активных A/B-экспериментов и распределение когорт
  • Системные промпты Grok и закрытые эвристики защиты от спам-ботов
  • Инструмент для гарантированного расчета охвата конкретного твита
Честный вывод

Мы можем детально понять механику решений, последовательность этапов и публичные веса. Но невозможно гарантировать «сделайте X и получите Y просмотров»: модель глубоко персонализирована, параметры динамически тестируются, а часть антиспам-эвристик закрыта.

Проверка знаний

Насколько глубоко вы поняли алгоритм X?

10 сложных вопросов повышенной точности на основе реального открытого исходного кода. Проверьте свое понимание и получите подробный технический разбор каждого этапа.

Отвечено вопросов: 0 / 100%
Q1Генерация кандидатовСложный
Один правильный ответ

Какова ключевая архитектурная задача компонента Phoenix на этапе генерации пула кандидатов (~1 500 постов)?

Q2Веса сигналовСредний
Один правильный ответ

Согласно таблице публичных весов в исходном коде, какое позитивное действие пользователя имеет наибольший математический коэффициент?

Q3Отрицательные сигналыСложный
Выберите все подходящие варианты

Какие из следующих утверждений об отрицательных сигналах и штрафах в открытом алгоритме являются ВЕРНЫМИ? (Выберите все подходящие)

Q4Author DecayЭкспертный
Один правильный ответ

Если у одного автора сразу несколько твитов претендуют на попадание в одну ленту пользователя, как формула Author Diversity Decay (0.75 × 0.5^(position-1) + 0.25) модифицирует их скор?

Q5Эвристическая фильтрацияСложный
Выберите все подходящие варианты

Какие посты-кандидаты ПОЛНОСТЬЮ ОТСЕИВАЮТСЯ на этапе эвристической фильтрации ДО запуска тяжелого нейросетевого скоринга? (Выберите все подходящие)

Q6DPP и разнообразие темЭкспертный
Один правильный ответ

Зачем на этапе переранжирования (Re-ranking) запускается алгоритм Determinantal Point Process (DPP)?

Q7Калибровка Out-of-NetworkСложный
Один правильный ответ

Почему в формуле скоринга к кандидатам от авторов не из подписок применяется калибровочный множитель Out-of-Network (~0.75×)?

Q8Мифы против реальностиСложный
Выберите все подходящие варианты

Опираясь на реальный исходный код, какие из следующих популярных убеждений являются ЛОЖНЫМИ МИФАМИ? (Выберите все подходящие)

Q9Архитектура пайплайнаЭкспертный
Один правильный ответ

Почему этап генерации кандидатов оперирует исключительно компактными 64-битными ID твитов, откладывая загрузку текста, медиа и векторов доверия автора на этап гидрации (Hydration)?

Q10Границы открытого кодаСредний
Один правильный ответ

Какой из перечисленных критических компонентов НЕ опубликован в открытом репозитории xai-org/x-algorithm?

Первоисточники в коде8 закрепленных ссылок на коммит a389166
Карта архитектуры системыREADME.mdТочный порядок выполнения этаповhome-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rsПубличные параметры и весаhome-mixer/params/param.rsФормула ранжирующего скорераhome-mixer/scorers/ranking_scorer.rsТестовый слот новым авторам (Cold Start)home-mixer/scorers/author_cold_start.rsDPP и смысловое разнообразие темvm-ranker/dpp.rsПравила видимости и реестр безопасностиvisibility-filtering/rules/registry.rsНеопубликованные границы системыREADME.md