Спустя три дня после того, как xAI выпустила масштабное обновление из 187 файлов и 18 000 строк кода для своего репозитория рекомендаций с открытым исходным кодом, сообщество разработчиков создало нечто, чего платформа с 600 миллионами пользователей никогда не имела ранее: верифицированную карту того, что структурно поощряет алгоритм X. Наиболее широко распространенный вывод, основанный на исходных весах оценки 2023 года и распространенный OpenTweet после выпуска 15 мая, переупорядочивает многолетнюю стратегию авторов: когда первоначальный автор отвечает кому-либо, кто ответил на его пост, этот единственный двусторонний обмен несет примерно такой же вес, как 150 лайков в рейтинговой модели Phoenix.
Эта цифра быстро распространилась по сообществам контента и маркетинга быстрее, чем сам выпуск кода. Если это правда, это переписывает предпосылки стратегии роста X — пассивное накопление лайков является плохой заменой для стимулирования искреннего разговора с последующим участием в нем.
Коммит от 15 мая в xai-org/x-algorithm — репозиторий xAI с открытым исходным кодом для алгоритма, лежащего в основе ленты «Для вас» в X, — категорически отличается от предыдущих выпусков. Репозиторий был впервые опубликован в январе 2026 года, когда xAI обязалась соблюдать четырехнедельный цикл публичных обновлений, который соблюдается без перерыва. Если предыдущие коммиты были в основном справочными материалами, то обновление от 15 мая предоставляет нечто, что разработчик может фактически запустить.
Phoenix, Трансформер, Стоящий За Вашей Лентой, Теперь Доступен Для Загрузки
В центре обновления находится загружаемый предварительно обученный артефакт модели, известный как mini Phoenix. Чекпоинт размером около 3 гигабайт, распространяемый через Git Large File Storage, реализует 256-мерные вложения (embeddings), четыре головы внимания (attention heads) и два слоя трансформера — сжатое, но архитектурно точное представление производственной системы ранжирования. Впервые разработчик с достаточным оборудованием может запустить полную последовательность от поиска до ранжирования, которая определяет, что видят 600 миллионов пользователей, когда они открывают приложение.
Конвейер теперь унифицирован: единая точка входа запускает поиск и ранжирование вместе, что отражает то, как эти два этапа скомпонованы на производственных серверах X. Предыдущие выпуски требовали отдельных скриптов для каждого шага. Сам трансформер Phoenix портирован из языковой модели Grok-1 с открытым исходным кодом от xAI и адаптирован для прогнозирования вовлеченности, а не генерации языка. По состоянию на это обновление система устранила почти все вручную спроектированные признаки из процесса ранжирования — релевантность теперь определяется исключительно на основе последовательностей взаимодействия пользователей.
Репозиторий, написанный на 62,9% на Rust и на 37,1% на Python под лицензией Apache 2.0, также включает три других значимых дополнения в коммите от 15 мая: модуль смешивания рекламы, который показывает, как спонсируемый контент вплетается в органическое ранжирование, включая сигналы безопасности бренда, определяющие размещение; подсистему понимания контента Grox, которая классифицирует посты по темам и настроениям до того, как они попадут в ранжировщик; и шесть новых «гидраторов кандидатов» (candidate hydrators) — уровней обогащения, которые добавляют к постам счетчики вовлеченности, языковые коды, баллы взаимной подписки и другие признаки перед ранжированием.
Вывод о 150 Лайках Исходит из 2023 Года, а Не Из Этого Релиза
Фигура «ответ равен 150 лайкам», привлекающая внимание авторов прямо сейчас, требует важной оговорки. В выпуске от января 2026 года xAI скрыла числовые веса вовлеченности из кодовой базы, ссылаясь на соображения безопасности. Конкретные коэффициенты оценки, которые аналитики распространяют — включая вес +75.0 за ответ автора на ответ по сравнению с +0.5 за лайк — взяты из релиза Twitter/the-algorithm 2023 года, который действительно содержал явные веса. Эти цифры 2023 года широко рассматриваются в исследовательском сообществе как ориентировочно точные для текущей системы Phoenix, но xAI не подтвердила, что они все еще применимы.
Джон Тикстоун, доцент компьютерных наук Корнеллского университета, проанализировав январский выпуск, описал кодовую базу в Engadget как «отредактированную» версию алгоритма X. «Что меня беспокоит в этих выпусках, так это то, что они создают видимость прозрачности, выпуская код, и ощущение, что кто-то может использовать этот выпуск для проведения какой-либо аудиторской или надзорной работы», — сказал Тикстоун. «Но на самом деле это совершенно невозможно».
Руджеро Лаззарони, докторант Грацского университета, работающий над проектом, финансируемым ЕС, по изучению альтернативных рекомендательных алгоритмов, прямо указал на практическое ограничение: «У нас есть код для запуска алгоритма, но у нас нет модели, которая нужна для запуска алгоритма».
Производственные веса, питающие текущую ленту X, остаются проприетарными. Mini Phoenix — это высокоточный архитектурный прокси, а не клон того, что в настоящее время работает на серверах X.
Что Подтверждает Сама Архитектура
Даже без опубликованных весов структура выпуска 2026 года многое говорит о том, как Phoenix решает, что ранжировать. Модель прогнозирует вероятности для нескольких типов взаимодействия на пост — лайки, ответы, репосты, цитируемые посты, клики, посещения профиля, закладки, завершения просмотра видео, время просмотра и негативные сигналы, такие как заглушки, блокировки и жалобы. Вероятности положительных действий получают положительные множители; вероятности отрицательных действий уменьшают итоговый балл. Взвешенная сумма всех прогнозов становится баллом ранга поста.
Одно ключевое архитектурное решение, видимое в коде: во время ранжирования посты-кандидаты не могут обращать внимание друг на друга в слое внимания трансформера. Каждый пост оценивается исключительно на основе контекста пользователя, а не на основе того, что находится в той же партии обработки. Это сохраняет согласованность и возможность кэширования оценок — ранг поста не меняется в зависимости от того, с чем он обрабатывается вместе.
Мохсен Форугифар, доцент бизнес-технологий Университета Карнеги-Меллона, отметил более глубокое ограничение, которое это создает для исследований справедливости. Без доступа к обучающим данным, как он сообщил Engadget, модель может нести усвоенные смещения из исторических паттернов взаимодействия, независимо от того, насколько чисто написана архитектура.
Первый Инспектируемый Производственный Рекомендательный Движок в Масштабе
Академические последствия выходят за рамки стратегии авторов. Исследователи рекомендательных систем исторически были ограничены поведенческими экспериментами, синтетическими прокси и случайными утечками документов при изучении систем крупных платформ. Выпуск от 15 мая предоставляет исследователям непосредственно инспектируемый код, лежащий в основе платформы в производственном масштабе, с явными определениями признаков в гидраторах кандидатов и верифицированной архитектурой как для поиска, так и для ранжирования.
Вопросы, которые ранее было трудно исследовать систематически — как система взвешивает политический контент по сравнению с развлекательным, усиливает ли она определенные языки или подавляет другие, как отношения взаимной подписки влияют на новых пользователей — теперь имеют кодовую базу для изучения. Статья конференции ACM 2025 года, аудировавшая паттерны усиления X во время президентских выборов в США 2024 года, обнаружила, что алгоритм непропорционально усиливал аккаунты с высокой популярностью и демонстрировал по умолчанию уклон в сторону партийного контента для новых пользователей. Такие исследования, ранее проводившиеся исключительно путем поведенческого наблюдения, теперь могут быть обоснованы на основе производственной архитектуры.
Европейская комиссия проводит официальное расследование в отношении рекомендательных систем X в рамках Закона о цифровых услугах (Digital Services Act), которое было продлено с разбирательств, начатых в декабре 2023 года. Комиссия наложила на X штраф в размере 120 миллионов евро в декабре 2025 года за отдельные нарушения прозрачности, включая несоблюдение требований к архиву рекламы. Выпуск с открытым исходным кодом не разрешает эти разбирательства, но добавляет уровень внешней аудируемости, который в настоящее время не предоставляет ни одна другая платформа сопоставимого масштаба.
Ни одна другая платформа с такой базой пользователей — Meta*, TikTok, YouTube, Snapchat — не опубликовала запускаемый производственный рекомендательный движок. Является ли это отражением искренней приверженности прозрачности, попыткой привлечь разработчиков или уверенностью в том, что конкурентное преимущество заключается в обучающих данных и вычислительных мощностях, а не в архитектуре, — это разумный вопрос. То, что решает коммит от 15 мая, более узко и конкретно: впервые система, формирующая то, что 600 миллионов человек видят каждый день, может быть прочитана, запущена и протестирована любым, у кого есть терминал, — даже если веса, которые заставляют ее работать как производственная система, остаются недоступными.
Репозиторий доступен по адресу github.com/xai-org/x-algorithm под лицензией Apache 2.0.
Facebook*, Instagram* и WhatsApp* принадлежат компании Meta* Platforms Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Kyle Belmonte
