Organizaré la información en "Lo que está escrito en el código", "Lo que solo está en el README" y "Lo que no está escrito en ninguna parte".
Por qué escribí este artículo
El 15 de mayo, Elon Musk anunció que el algoritmo de X se publicó en GitHub. Inmediatamente después, comenzaron a circular muchas publicaciones sobre "cómo vencer el nuevo algoritmo de X". Lo que me molestó al leerlas fue que algunas afirmaban reglas originales específicas que no estaban en el código, mientras decían haber "leído el código". Decidí comprobarlo por mi cuenta y le hice leer el código de GitHub a una IA. En este artículo, organizaré lo que pude y no pude confirmar.
Estructura de este artículo
Escribiré la información en tres capas:
- Cosas confirmadas directamente en el código
- Cosas escritas en el README pero no confirmadas en el código (a nivel de "según la documentación oficial")
- Cosas que circulan en X y que no están escritas ni en el código ni en el README
Cosas confirmadas en el código
Esta actualización fue masiva, con más de 187 archivos y 18 000 líneas añadidas. En los cuatro meses desde la publicación inicial en enero, el contenido ha cambiado significativamente.
Grox ahora "ve" las publicaciones para juzgar su calidad
El cambio más importante esta vez es el establecimiento completo de un servicio de revisión de contenido llamado Grox. No existía en el código publicado en enero (aunque no puedo asegurar que no existiera una función similar en el entorno vivo de X). En el núcleo de Grox hay un VLM (Modelo de Lenguaje Visual). Un VLM es una IA que puede entender no solo texto, sino también imágenes y fotogramas de video juntos. No solo "lee texto", sino que puede "mirar imágenes y emitir juicios". Grox hace principalmente tres cosas:
Puntuación de calidad de la publicación (Banger Screen)
Una "Puntuación Banger" es una puntuación de 0 a 1 donde la IA evalúa si una publicación es "contenido valioso con probabilidad de volverse viral". El código contiene un umbral de "puntuación >= 0.4", donde 0.4 o más se considera positivo.
Detección de spam
El VLM determina si una publicación es spam, enfocándose en publicaciones de cuentas con pocos seguidores.
Detección de infracciones de seguridad y políticas
Grox juzga las siguientes siete categorías:
- Contenido violento
- Contenido para adultos
- Spam
- Actividades ilegales o reguladas
- Odio/acoso
- Discurso violento
- Suicidio/autolesión
En el código, también existe un mecanismo para realizar verificaciones adicionales sobre contenido violento y para adultos utilizando modelos de inferencia de mayor precisión. Sin embargo, no se puede confirmar qué publicaciones están sujetas a esto solo con el código público.
Mecanismos que existían desde la publicación de enero
De aquí en adelante, no son "nuevas funciones", sino mecanismos que han existido desde la publicación inicial en enero. Muchas "explicaciones del último algoritmo" en X mezclan el código de enero y mayo sin distinción. Si solo le pides a una IA que resuma GitHub, las funciones de hace cuatro meses se presentarán como "cambios de esta vez".
Bloqueos, silencios y reportes reducen la puntuación (Desde enero)
Por la estructura del código, se confirmó que las siguientes acciones se incorporan en la fórmula de cálculo como señales negativas:
- No me interesa
- Bloquear
- Silenciar
- Reportar
Además, el clasificador de ranking (ranking_scorer.rs) en el Home Mixer incluye un proceso para suprimir el sesgo, de modo que las publicaciones de la misma cuenta no aparezcan demasiado seguidas en "Para ti". Este también es un mecanismo que existe desde enero; cuando aparecen varias publicaciones de la misma cuenta en el feed de una persona, la puntuación de la segunda y siguientes disminuye exponencialmente.
Esto es para garantizar la diversidad —"no llenar la cronología de una persona con tus publicaciones"— y no limita el número total de publicaciones por día.
Cosas escritas en el README pero no confirmadas en el código
"Casi todas las reglas hechas a mano fueron abolidas" es medio cierto
El README oficial establece un principio de diseño: "Hemos abolido casi por completo las funciones y heurísticas hechas a mano". Esta no es una descripción añadida en mayo; es una afirmación que ha existido en el README desde la publicación inicial en enero.
Sin embargo, al mirar el código, las capas de filtrado (excluir publicaciones antiguas, excluir palabras clave silenciadas, etc.) siguen basándose en reglas.
Lo que se "abolió" fueron los criterios para el ranking y la puntuación, no el filtrado. Y esta estructura no ha cambiado en esta actualización.
Cambios reconocidos oficialmente en el README de mayo
Una sección dedicada titulada "Updates — May 15th, 2026" se estableció recientemente en el README del 15 de mayo, y los cambios de esta vez se indicaron claramente en siete puntos. Las adiciones de Grox, integración de anuncios, Query hydrators, Candidate hydrators y Candidate sources están todas listadas aquí.
En otras palabras, el README responde "¿cuáles son las nuevas funciones de esta vez?". Los mecanismos que existían desde enero no aparecen en esta sección.
"Cómo" afecta la Puntuación Banger al ranking no es público
"Juicio positivo con 0.4 o más" se confirmó en el código. Sin embargo, el código que muestra cómo ese resultado afecta al ranking no se incluyó en el repositorio publicado esta vez. No podemos afirmar en este punto que "por debajo de 0.4 no se mostrará" o "0.4 o más será impulsado".
Los valores de peso de interacción pueden no ser los valores de producción
En el pipeline de inferencia se escriben los siguientes valores con fines de demostración:
- Like: 1.0
- Reply: 0.5
- Repost: 0.3
- Tiempo de permanencia: 0.2
Sin embargo, el código del lado de producción se gestiona con parámetros dinámicos (que admiten pruebas A/B), y los valores no están codificados de forma fija. No podemos confirmar si estos valores son los reales en producción.
Cosas que no están escritas ni en el código ni en el README
La siguiente información, que circula en X como "cómo vencer el nuevo algoritmo", no estaba escrita en ninguna parte del código:
- El alcance disminuye si publicas más de 4 veces al día
- Responder dentro de los 30 minutos posteriores a la publicación provoca una explosión en la cadena de conversación
- Lo mejor son de 3 a 5 imágenes
- Los videos de 30 a 90 segundos son especialmente fuertes
La razón por la que se difunde esta información es que la gente mezcla el hecho de que "el algoritmo cambió el 15 de mayo" con sus "reglas empíricas de sus propias operaciones" en la misma publicación. Debido a que los lectores la reciben bajo la autoridad de "lo descubrí leyendo el código", las opiniones personales parecen especificaciones del algoritmo.
Resumen
Si tuviera que resumir la actualización del 15 de mayo en una frase, sería esta:
"El mecanismo de ranking" apenas ha cambiado. "El mecanismo para leer el contenido de las publicaciones" se añadió por completo.
El núcleo de a quién mostrarle qué publicaciones y en qué orden —predicción de interacción, señales negativas y garantía de diversidad de cuentas— no ha cambiado desde enero.
Lo que se añadió esta vez es la parte del "ojo" que juzga qué dice la publicación y si tiene valor.
Por lo tanto, la respuesta a preguntas como "¿cuántas veces al día debo publicar?" o "¿dentro de cuántos minutos debo responder?" no está en este código.
Solo está el hecho de que "la IA mira la publicación y juzga si vale la pena leerla". En lugar de dejarse engañar por los rumores del algoritmo y perseguir números, creo que preguntarse "¿es esta una publicación que deja algo al lector?" se adapta más al algoritmo actual.
¿Cuánto crees en los "trucos de crecimiento del algoritmo"? ¿Qué pensaste cuando viste el código en realidad?
Empecé en X (antes Twitter) en 2017 y ahora estoy en mi décimo año, y me encanta interactuar en X. Me frustra muchísimo que la gente sea engañada por alguien que dice algo sin sentido y decida "limitar las publicaciones a 4 veces al día", lo que dificulta la interacción.
Los números son importantes, pero ¿no crees que la interacción también lo es? No importa cómo cambie el algoritmo, quiero seguir trabajando mientras disfruto de la interacción en X. Sería feliz si sigues disfrutando de interactuar conmigo en X.
