我把信息整理成三个类别：“代码中明确写明的”、“仅在 README 中提及的”和“代码和 README 中都未出现的”。
我为什么写这篇文章
5 月 15 日，Elon Musk 宣布 X 算法已在 GitHub 上开源。紧接着，大量关于“如何击败新 X 算法”的帖子开始流传。阅读这些帖子时，让我困扰的是，有些帖子声称代码中有某些特定的原始规则，却又说自己“读过代码”。我决定亲自验证，并让 AI 通读了 GitHub 上的代码。在这篇文章中，我会整理出我能确认和无法确认的内容。
本文的结构
我将按照三个层次来组织信息：
- 代码中直接确认的内容
- README 中提及但代码中未确认的内容（属于“根据官方文档”的层面）
- 在 X 上流传但代码和 README 中都没有的内容
代码中确认的内容
这次更新规模巨大，新增了超过 187 个文件和 18,000 行代码。与 1 月首次发布时相比，内容发生了显著变化。
Grox 现在可以“看到”帖子来评判质量
这次最大的变化是内容审核服务 Grox 的全面建立。在 1 月发布的代码中并不存在 Grox（不过我无法确定在真实的 X 环境中是否本来就存在类似功能）。Grox 的核心是一个 VLM（视觉语言模型）。VLM 是一种不仅能理解文本，还能同时理解图像和视频帧的 AI。它不只是“阅读文字”，更能“观察图像并做出判断”。Grox 主要做三件事：
帖子质量评分（Banger 筛选）
“Banger Score”是一个从 0 到 1 的分数，AI 会根据它来评估一篇帖子是否是“可能病毒式传播的有价值内容”。代码中有一个阈值判断条件“score >= 0.4”，即分数达到 0.4 或以上视为积极结果。
垃圾信息检测
VLM 会判断帖子是否为垃圾信息，重点关注关注者数量较少的账号的帖子。
安全与政策违规检测
Grox 会对以下七个类别进行判断：
- 暴力媒体
- 成人内容
- 垃圾信息
- 非法/受管制活动
- 仇恨/骚扰
- 暴力言论
- 自杀/自残
代码中还包含一个机制，用于使用更高精度的推理模型对暴力媒体和成人内容进行额外检查。不过，哪些帖子会受到这种检查，仅凭公开代码无法确认。
自 1 月发布以来就存在的机制
以下不是“新功能”，而是自 1 月首次发布以来就存在的机制。X 上许多“最新算法解读”会将 1 月和 5 月的代码混为一谈，不加区分。如果只是让 AI 总结 GitHub 内容，四个月前就有的功能会被介绍成“本次更新”。
屏蔽、静音和举报会降低评分（自 1 月起）
从代码结构来看，以下操作被纳入计算公式作为负面信号：
- 不感兴趣
- 屏蔽
- 静音
- 举报
此外，Home Mixer 中的排名评分器（ranking_scorer.rs）包含一个机制，用于抑制同一账号的帖子在“为你推荐”中过于频繁地出现。这也是自 1 月以来就存在的机制：当同一个人的信息流中同一账号出现多篇帖子时，第二篇及之后的帖子评分会呈指数级下降。
这是为了确保多样性——“不让一个人的时间线被你的帖子填满”——并不限制每日发帖总数。
README 中提及但代码中未确认的内容
“几乎完全消除了人工制定的规则”这句话只有一半正确
官方 README 中写了一条设计原则：“我们几乎完全消除了人工定义的特征和启发式规则。”这句话并非 5 月新增的，而是自 1 月首次发布以来 README 中就有的主张。
然而，查看代码会发现，过滤层（排除旧帖子、排除静音关键词等）仍然是基于规则的。
被“消除”的是排名和评分的标准，而不是过滤。而且这个结构在这次更新中并未改变。
5 月 README 中官方认可的更新
5 月 15 日的 README 中新增了一节标题为“更新——2026 年 5 月 15 日”，明确列出了本次更新的七项内容。Grox 的加入、广告集成、Query hydrators、Candidate hydrators 和 Candidate sources 都在其中。
换句话说，README 回答了“这次的新功能是什么”。自 1 月就存在的机制不会出现在这一节中。
“Banger Score”如何影响排名并未公开
“评分达到 0.4 或以上视为积极结果”在代码中已确认。但评分结果如何影响排名的代码并未包含在本次发布的仓库中。我们目前无法断言“低于 0.4 就不会展示”或“0.4 以上会获得加权”。
互动权重值可能并非生产环境数值
以下数值写在推理管道中，仅用于演示：
- 喜欢：1.0
- 回复：0.5
- 转发：0.3
- 停留时间：0.2
然而，生产环境代码使用动态参数管理（支持 A/B 测试），数值并未硬编码。我们无法确认这些值是否是生产环境中的实际值。
代码和 README 中都未出现的内容
以下信息在 X 上以“如何击败新算法”的方式流传，但在代码中没有任何地方提及：
- 每天发帖超过 4 次会降低触达
- 发帖后 30 分钟内回复会导致对话链爆炸
- 3-5 张图片效果最好
- 30-90 秒的视频特别强
这些信息之所以流传，是因为人们将“5 月 15 日算法更新了这一事实”与“自己运营中总结的经验法则”混在同一篇帖子里。读者在“我发现代码后得知”的权威性下接收信息，于是个人观点就变成了算法规范。
总结
如果要用一句话概括 5 月 15 日的更新，那就是：
“排名机制”几乎没有变。“读取帖子内容的机制”是全新加入的。
显示谁的帖子、按什么顺序显示——互动预测、负面信号、确保账号多样性——这些核心机制从 1 月以来就没有变过。
这次加入的是“眼睛”部分，用于判断帖子说了什么、是否有价值。
所以，像“每天发几次帖子”或“几分钟内回复”这类问题的答案并不在这个代码中。
唯一的事实是：“AI 会看帖子，判断它是否值得一读。”与其被算法传言误导，追逐数字，不如问自己“这算是一篇能留给读者什么的帖子吗？”——我认为这种做法更适合当前的算法。
你有多相信“算法增长技巧”？看到实际代码后，你又有什么想法？
我于 2017 年开始使用 X（原 Twitter），现在已经进入第十个年头，我很喜欢在 X 上与人互动。当人们因为别人的无稽之谈而决定“每天只发 4 篇帖子”，从而阻碍了互动，这让我非常沮丧。
数字很重要，但你不觉得互动也很重要吗？无论算法如何变化，我都想继续在 X 上享受互动的同时努力创作。如果你们也能继续在 X 上与我愉快互动，我会很开心。
