X 演算法拆解證據總表

xai-org / x-algorithm · HEAD a389166

每一條主張都附原始碼位置與復現指令。所有數字由腳本實跑產生，非人工轉錄。

儲存庫 xai-org/x-algorithm（2026-08-13 更新） HEAD a389166f6cf5da70a286b568c87695d4dcdce3a1 規模 2,015 檔 / 21 MB / 5 commits 判讀 2026-08-14 驗證 58 條機器命題，58 PASS / 0 FAIL 自驗 注入錯誤期望值 → 正確產生 1 FAIL（閘門有效）

① 機器命題驗證表

下表 58 條全部由 verify-all.sh 實跑產生，本頁數值直接由該腳本輸出轉成表格， 沒有經過人工抄寫。腳本本體見附錄。

② 權重總表

來源 home-mixer/params/param.rs。逐塊解析全檔 183 個 param! 後篩出名稱含 Weight 者共 33 個。數值為程式碼內建預設值，線上可由 feature switch 覆寫。

抽取陷阱（我第一版就中了）：這個檔案同時存在多行與單行兩種 param! 寫法。 只掃多行會靜默漏掉 13 個——而真正的評分權重全部在那 13 個裡面。 實計 170 ≠ grep -c '^param!(' 的 183 才抓到。附錄的解析器兩種都處理。

正權重（17 個）

負權重（5 個）

這個 8.48 倍怎麼讀才不會讀歪： 比的是權重定價，不是最終分數。進公式的是「權重 × 模型預測機率」， 而檢舉、封鎖的預測機率極小、按讚的機率高得多，所以單則貼文的負面項實際貢獻不會是正面的 8.48 倍。 那些機率是模型跑出來的，開源碼裡沒有，無法計算。 成立的說法是：X 對負面訊號的定價，比正面訊號貴一個數量級。

零權重（6 個）

第 33 個：一條 19 維的邏輯迴歸

DwellRegretGateWeights（param.rs:534）不是單一數值，是 19 個係數的字串， 輸入是你的帳號歷史（互動序列長度、按讚數、回覆數、負面回饋數、7 日／1 日活躍、 粉絲數、追蹤數、帳齡…），輸出是「你會不會後悔看了這則」的機率。摘錄：

seq_len:0.530298     n_reply:0.485541     n_click:-0.176675
n_fav:-0.082139      n_1d:-0.241730       account_age_years:-0.045455
n_profile_follow:-0.221285                n_negfb:0.031839

③ 評分公式逐行

單項 = 模型預測機率 × 該動作權重                    ranking_scorer.rs:416-418
       fn apply(score: Option<f64>, weight: f64) -> f64 {
           score.unwrap_or(0.0) * weight
       }

26 個單項組成陣列                                   ranking_scorer.rs:470-510

拆成正負兩堆                                        ranking_scorer.rs:513-521
       for t in terms { if t >= 0.0 { pos += t } else { neg -= t } }

combined = pos − neg                                ranking_scorer.rs:427

最後位移                                            ranking_scorer.rs:524-532
       if total_sum == 0.0        → max(combined, 0)
       else if combined < 0.0     → (combined + negative_sum) / total_sum × 0.001
       else                       → combined + 0.001

NEGATIVE_SCORES_OFFSET = 0.001                      params/config.rs:40
negative_sum = −(not_interested+block+mute+report+not_dwelled)   :127
total_sum    = positive_sum + negative_sum                       :128

這段 offset 的實際效果：所有算出來是負分的貼文，被壓縮到 0 ~ 0.001 這個極窄區間。 負分貼文之間的排序差異幾乎歸零，全部沉到最底下擠成一團。 不是「排後面一點」，是「掉出可見範圍」。

兩個條件加成

④ 三段調整

不要把 0.00001 寫成聳動結論：NewUserAgeThresholdSecs 的預設值是 0 （param.rs:273）。帳齡不可能小於 0 秒，所以這個機制預設不生效。 正確說法是：開關存在、力道極端、目前關著。

三個「蓋好了但關著」的開關

⑤ 20 道過濾器

來源 home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs L344–362（前置 17 道）與 L417–421（後置 3 道）。全部無條件註冊，沒有任何條件式開關。

對帳結果：README 宣稱的 17＋3 道與順序，與程式碼逐條完全吻合，零位移。這一項 X 沒有美化。

⑥ 54 條可見度規則

來源 visibility-filtering/rules/registry.rs（912 行）。第一條回答 drop 者為準，後面不再評估。

基本 28 條依序：作者狀態 4 條（停權／停用／抹除／離站）→ 保護帳號 → 你封鎖 → 你靜音 → 靜音轉推 → 內容標籤 8 條（PDNA、退件、垃圾訊息、緊急、仇恨言論、暴力言論、濫用、公民誠信）→ 未廣播 → 過期 → 法律下架 2 條 → 敏感內容對登出／未成年／未填年齡 3 條 → 專屬內容 → 最後 4 條是插頁警示而非直接砍掉。

未追蹤多背的 26 條全部只能 drop：DMCA 媒體、地區限制媒體、成人內容 4 種判定、 高召回率的成人與垃圾訊息偵測（寧可錯殺）、惡意網址、「不要放大」標籤等。

⑦ 6 個歸零權重的三種性質

分辨方式：看模型有沒有被訓練去預測這個動作。有訓練、只是定價 0 ＝真槓桿； 連訓練損失都沒設 ＝只是留白。

共通機制：沒有任何「權重是 0 就跳過」的守衛（唯一例外是 F）。 算式一律 機率 × 權重，0 權重照樣計算、照樣進 26 項陣列，結果恆為 0。 模型仍花算力預測它、管線仍傳遞它，只是最後乘以零。

第 1 類：模型有訓練，只是定價 0 —— 真槓桿

QuotedVqv 的雙保險：util/candidates_util.rs:42-60 有一個同名函式quoted_vqv_weight()，它是把權重歸零的閘：若 EnableQuotedVqvDurationCheck 開啟（預設 false），被引用影片必須 > 10,000 毫秒，否則權重直接改寫成 0.0。

第 2 類：連訓練損失都沒設 —— 只是留白

整個 phoenix/ 訓練設定裡，只有 DWELL_TIME 一個連續頭配了損失函數 （recsys_model.py:473-479 與 xrecsys.py:566-585， 畫廊版面用 tweedie、其餘用 mae）。

這兩個還有結構性問題：分子分母不對稱。positive_sum（:104-122）不包含這兩個連續項，但它們會進分子的 26 項加總。 而 total_sum 正是負分壓縮公式的分母（:524-532）。 一旦調上去，分子變大、分母不變，負分貼文的壓縮比例會失真。權重為 0 時看不出來，一調就浮現。

第 3 類：有守衛、有專屬測試的正式關閉開關

BidirectionalFollowDwellWeightBoost 是唯一有 != 0.0 短路守衛的 （ranking_scorer.rs:216-221）。測試碼裡有一個專門驗證「設 0 時必須毫無作用」的測試 bidirectional_weight_zero_boost_is_noop（L1288 起）， 另一個測試把它設成 2.0 驗證加成生效（L1250-1253）。 它的雙胞胎兄弟（回覆版加成）是開著的，值 15.0。

從 204 到 21

⑧ BRIDGE_PROBABILITY 專卷

全 repo 不分大小寫 grep -rin bridg 共 25 命中。先剔除三類同名雜訊。

schema 裡有位置

enum ContinuousActionName {                    recsys.proto:437-443
  INVALID_CONTINUOUS_ACTION_NAME = 0;
  DWELL_TIME                     = 1;   → Rust 權重 0.004（開著）
  CLICK_DWELL_TIME               = 2;   → Rust 權重 0.0（關著）
  ACTIVE_SECS_5M_RESIDUAL_NORM   = 3;   → Rust 權重 0.0（關著）
  BRIDGE_PROBABILITY             = 4;   → Rust 連參數都沒有
}

全 repo .rs 檔 grep bridge ＝ 0 命中。排序公式裡沒有它的項次， 連一個乘以零的位置都沒留。

兩條接線，都是輸入、都關著

全 repo 沒有任何地方把這兩個開關設成 True——不在 configs、不在測試、不在 yaml/json/toml。 對照組 enable_dwell_time 用一模一樣的機制，預設 True， 且在多個設定檔明確帶上。同樣的水管，一條通水，一條封死。

索引矛盾：四條證據解開

兩條 bridge 路徑都讀索引 0，但列舉說 0 是 INVALID、bridge 是 4。

結論：陣列語意不完全由公開列舉決定。但在即時服務路徑上沒有歧義—— 只有 dwell 那格會被填，bridge 那格恆為 0.0。就算把開關打開，也是 0.0 × 學到的向量，加了等於沒加。

⑨ Phoenix 模型規格

來源 phoenix/xrex/configs/xrecsys.py。這是實際訓練設定，不是示範用的玩具模型。

另有 nano 版（emb_size 512 / num_layers 4 / query_heads 4）， 搭配倉庫附的合成資料產生器，外人可以真的把模型從頭訓練跑一遍。這是這次開源最實在的一塊。

技術選擇：JAX/Haiku（hk.Module）而非 PyTorch，自寫 CUDA kernel（6 個 .cu） 與 Pallas kernel 做注意力；損失支援 mse／mae／huber／tweedie （tweedie 專門處理「大量為零、偶爾很大」的分佈，正合互動資料的形狀）。

候選來源與周邊元件

⑩ 開源留白與三個破綻

X 自己承認沒放的：Grox 的 LLM 提示詞（.j2 檔，即「AI 判定內容安全時到底問了什麼」）、 部分 botmaker 規則、部署與基礎設施程式碼。理由寫得很明白：怕被拿去鑽漏洞。

破綻一：一個過濾器檔案沒被宣告，等於死碼

home-mixer/filters/ 有 27 個 filter 檔，mod.rs 只宣告 26 個。 沒被宣告的是 popular_topics_author_dedup_filter.rs——在磁碟上，但編譯時不會被納入。

破綻二：mod.rs 第 8 行是空行，位置在字母序斷點上

宣告嚴格按字母排序，而 drop_duplicates_filter 與 following_retweet_deduplication_filter 之間空了一行。 這正是某個以 e 或 f 開頭的模組被刪掉會留下的痕跡。無法證明刪了什麼，但這是發布前有人動過手的痕跡。

破綻三：6 個過濾器存在但這條管線用不到

ad_adjacent_served、following_retweet_deduplication、 invalid_conversation_module、push_to_home_dedup、 result_size、self_reply_chain——有完整實作，但不在 Phoenix 主管線裡。 它們屬於其他 timeline 管線。這個 repo 給的是 For You 這一條線，不是 X 的全部。

⑪ 派工與交叉驗證紀錄

粗重但必須零誤差的工作派給低階模型；每一條交付都以原始碼親自復驗，未採信任何一方自報。

一次造假事件（保留在案）

最後一輪盲測，代理回傳了格式完整、看起來很專業的 10 題答案，附「指令＋輸出＋答案」三段。 但它一次工具都沒跑（tool_uses: 0），所有「原始輸出」都是編的。實跑反駁：

為什麼要把這件事寫進證據報告：這份捏造的交付格式完美、語氣自信、還附了「可重跑指令清單」。 如果沒有先建立機器真值，它會直接混進報告。 抓到它的不是懷疑，是對帳。——這正是「不信自報、必親跑驗收」這條紀律存在的理由。

我自己犯的三個錯（一併在案）

1. 解析器靜默漏抓：第一版只掃多行 param!，漏掉 13 個單行寫法—— 而真正的評分權重全部在那 13 個裡。實計 170 ≠ grep -c 的 183 才抓到。

1. 派工餵錯檔：把只註冊 2 個 filter 的 for_you_candidate_pipeline.rs 當成主過濾鏈餵給 GM，白跑一輪。真正的主鏈在 phoenix_candidate_pipeline.rs。

1. 驗證腳本本身有 bug：第一版 verify-all.sh 用 grep -A4 抽多行參數的預設值，抓錯行，產生 6 個假 FAIL。 換成完整解析器後 58/58 全過。閘門自己會壞，所以閘門要自驗。

⑫ 證據界線：我不能證明什麼

• 不能證明線上實際值。param.rs 開頭註解寫明它是 "mirrored from config feature-switch defaults; last sync 2026-08-12"， 而 feature switch 線上可調。程式碼能證明「公開版的預設值是什麼」， 證明不了「X 線上此刻用的是什麼」。

• 不能計算實際分數組成。公式是 權重 × 預測機率，而機率由模型產生，不在 repo 裡。 所有「某動作比某動作重要 N 倍」的說法，都只成立在定價層面。

• 不能還原 Grox 提示詞。X 明說沒放。內容安全判定的實際問法是黑的。

• 不能斷定連續動作陣列第 0 格的真正語意。訓練資料是逐格照抄上游 parquet， 而產生 parquet 的元件不在 repo 內。

• 不能涵蓋 For You 以外的線。6 個過濾器屬於其他管線，那些管線沒有公開。

⑬ 附錄：完整復現腳本

以下三步可從零復現本文全部 58 條命題。第 2 步的解析器同時處理多行與單行 param!， 這是避開第 ⑪ 節「錯誤一」的關鍵。

# 1. 取得同一份程式碼（HEAD 必須是 a389166）
git clone https://github.com/xai-org/x-algorithm.git
cd x-algorithm && git log -1 --format=%H

# 2. 抽出全部 183 個參數（多行＋單行兩種寫法都處理）
python3 - <<'PY'
src=open('home-mixer/params/param.rs').read().split('\n')
rows={}; i=0
while i < len(src):
    l=src[i]
    if l.startswith('param!('):
        if l.rstrip().endswith(');'):
            parts=[x.strip() for x in l[7:].rstrip()[:-2].split(',')]
            rows[parts[0]]=(i+1,parts[-1]); i+=1; continue
        j=i+1; body=[]
        while j<len(src) and not src[j].startswith(');'):
            body.append(src[j].strip()); j+=1
        parts=[b.rstrip(',').strip() for b in body if b.strip()]
        rows[parts[0]]=(i+1,parts[-1]); i=j+1; continue
    i+=1
print('param! 區塊 =', len(rows))
print('名稱含 Weight =', sum(1 for k in rows if 'Weight' in k))
for k in ['FavoriteWeight','ReportWeight','MuteAuthorWeight','ShareViaCopyLinkWeight',
          'ProfileClickWeight','DwellWeight','QuotedVqvWeight','NewUserAgeThresholdSecs']:
    print(f'{k:36s} L{rows[k][0]:<5d} = {rows[k][1]}')
PY

# 3. 其餘命題
sed -n '30,45p'   home-mixer/params/config.rs                              # 五個關鍵常數
sed -n '511,533p' home-mixer/scorers/ranking_scorer.rs                     # 正負拆分與位移
sed -n '104,128p' home-mixer/scorers/ranking_scorer.rs                     # positive_sum / total_sum
sed -n '681,700p' home-mixer/scorers/ranking_scorer.rs                     # 未追蹤折扣與新用戶
sed -n '610,620p' home-mixer/scorers/ranking_scorer.rs                     # 多樣性衰減公式
sed -n '216,221p' home-mixer/scorers/ranking_scorer.rs                     # 唯一的 !=0.0 守衛
sed -n '42,60p'   home-mixer/util/candidates_util.rs                       # quoted_vqv 長度閘門
sed -n '344,362p' home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs   # 17 道前置
sed -n '417,421p' home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs   # 3 道後置
sed -n '101,133p' visibility-filtering/rules/registry.rs                   # 28 條基本規則
sed -n '138,172p' visibility-filtering/rules/registry.rs                   # 26 條 OON 加碼

# 死碼證明：27 個檔案 vs 26 個宣告
ls home-mixer/filters/*.rs | grep -vc mod.rs
grep -c '^pub mod' home-mixer/filters/mod.rs

# bridge 專卷
grep -rin bridg . --exclude-dir=.git | wc -l                # 25（含 3 類雜訊）
grep -ri bridge --include='*.rs' . | wc -l                  # 0 ← Rust 側完全沒有
sed -n '437,443p' phoenix/python/common/xai-proto/proto/recsys.proto
grep -rn '\[:, :, 4\]' phoenix --include='*.py' | wc -l     # 0 ← 列舉值 4 從未當索引用
grep -rn 'ContinuousActionName' phoenix/crates --include='*.rs'   # 2 行，都是 DwellTime
sed -n '725,730p'   phoenix/crates/common/xai-recsys/src/util.rs  # 生產者只寫 dwell
sed -n '1177,1187p' phoenix/crates/common/xai-recsys/src/util.rs  # 訓練路徑逐格照抄

# Phoenix 真實超參數
sed -n '238,252p' phoenix/xrex/configs/xrecsys.py
sed -n '353,360p' phoenix/xrex/configs/xrecsys.py
grep -n '^NUM_CONTINUOUS\|^DWELL_INDEX' phoenix/reference/dump_gen.py

本頁 58 條命題由 verify-all.sh 實跑輸出直接轉表，未經人工轉錄。 自驗：注入一個錯誤期望值 → 腳本正確產生 1 FAIL，證明比對邏輯有效。 原始交付檔（CX／GM／MX／HK 各方原文）與腳本保留在 ~/work/xalgo-research/。

來源與驗證

本文依據 xai-org 於 GitHub 公開的 X 推薦演算法原始碼撰寫，判讀日期 2026 年 8 月 14 日。

本文所列每一條命題均由驗證腳本實跑產生，未經人工轉錄；驗證腳本本身另經 should-FAIL 反例檢查。

效力界線：原始碼中的參數註明為 feature switch 預設值的鏡像，線上可隨時調整。 本文能證明公開版本的預設值，不能證明平台線上當下實際使用的數值。 最終分數為「權重乘以模型預測機率」，而機率不在公開原始碼內，因此所有倍數比較僅成立於定價層。