xai-org/x-algorithm

X For You 推薦演算法 (x‑ai‑org/x‑algorithm)

是什麼 – 本倉儲包含驅動 X（原 Twitter）「For‑You」時間軸的生產級程式碼。它將使用者關注帳號的內容（in‑network 路徑）與外部發現的內容（out‑of‑network 路徑）兩條串流合併，再透過基於 Transformer 的模型進行過濾與排序。

為何重要 – 此推薦流是 X 平台的核心使用者體驗。理解其運作原理對研究大規模推薦系統、即時機器學習流程，或演算法式內容編排的社會影響具有重要價值。

概念	說明
In‑network 來源	`thunder/` – 以記憶體儲存使用者關注帳號的最新推文。
Out‑of‑network 來源	`phoenix/` – 用於預測使用者未關注帳號推文相關性的檢索模型。 `simclusters/` – 基於相似性的聚類，用於挖掘額外的外部推文。
評分模型	一個命名為 Phoenix 的 Transformer 模型，利用使用者近期互動歷史，預測 Like、Retweet、Reply、Dwell‑time、Report 等行為的機率。
加權	預測的行為機率乘以人工調校的權重（見 `home-mixer/params/param.rs`），求和後生成單一相關性分數。
可見性過濾	`visibility-filtering/` 根據豐富信號（使用者屏蔽、靜音、帳號標籤、國家、訂閱狀態等）決定每則推文是 ALLOW（顯示）、INTERSTITIAL（如成人內容警告）還是 DROP（隱藏）。
混合流程	排序後，非推文內容（廣告、"關注建議"、提示等）透過 Blender（`home-mixer/candidate_pipeline/for_you_candidate_pipeline.rs`）進行交錯插入。
標籤路徑	持續背景工作使用一系列分類器（`agatha/`、`bdsm/`、`clip/`、`media‑model‑proxy/`）與規則引擎（`scarecrow/`、`botmaker/`）為推文與帳號打標籤，這些標籤用於可見性過濾。

home-mixer/ – 請求時流程，負責候選內容的填充、預評分過濾、使用 Phoenix 評分、應用後選擇過濾，並選出前 K 名內容。
visibility-filtering/ – 將標籤 + 使用者行為映射為 ALLOW/INTERSTITIAL/DROP 決策的邏輯。
phoenix/ – 排名 Transformer 的訓練程式碼、推理封裝與合成資料生成程式碼。
simclusters/ – 基於聚類的外部推文檢索模組。
thunder/ – 關注帳號最新推文的記憶體快取。
botmaker/、botmaker-rules/、scarecrow/ – 為可見性過濾提供標籤的規則引擎基礎設施。
agatha/、bdsm/、user-cred-v2/、clip/、media-model-proxy/ – 用於評分帳號、媒體與文字的 ML 模型。
abuse-enforcement-service/ – 基於模型評分執行帳號封禁或內容隱藏的執行邏輯。
under‑the‑hood‑label‑transparency‑tool/ – 一個 UI 工具，允許使用者檢視影響其時間軸的標籤總計統計資訊。

查詢填充 – 取得使用者近期行為、關注清單、屏蔽/靜音等資訊。
候選來源 – 並行從 thunder/（in‑network）與 phoenix/ + simclusters/（out‑of‑network）取得內容。
候選填充 – 為每則推文補充文字、媒體嵌入、作者標籤、語言、互動數等資訊。
預評分過濾 – 移除過時推文、重複內容、自發內容、訂閱專屬內容等。
評分 –
- PhoenixScorer 預測各行為機率。
- RankingScorer 應用加權求和、作者衰減、外部內容折扣、新作者激勵等邏輯。
- VMRanker 可選地調用外部重排序服務。
選擇 – TopKScoreSelector 保留得分最高的候選內容。
後選擇過濾 – 可見性過濾器對每則內容進行標籤庫檢查；被丟棄的內容移除，插播內容保留但標記。
混合 – 非推文內容（廣告、關注建議、提示等）進行交錯插入。
副作用 – 記錄曝光、刷新快取、記錄廣告點擊等。

權重文件化 – 在 home-mixer/params/param.rs 與 home-mixer/scorers/ranking_scorer.rs 中新增註解，明確權重作用於預測的行為機率，而非原始互動資料。
巴西 2026 選舉過濾器 – 新增 Brazil2026ElectionFilter，移除巴西選舉法院標記帳號的推文，除非使用者關注了該帳號。
合成訓練流程 – phoenix/ 現在包含合成資料生成程式碼與概念驗證訓練執行程式碼，取代早期的「Phoenix 示範模型」占位符。
可見性過濾擴展 – 新增模組（visibility-filtering/）與相關標籤來源，提升過濾器的透明度與可配置性。

本倉儲有意排除：

本專案採用 Apache 2.0 許可證 發布，允許在註明出處的前提下進行使用、修改與分發。