X 算法拆解证据总表

xai-org / x-algorithm · HEAD a389166

每一条主张都附源代码位置与复现指令。所有数字由脚本实跑产生，非人工转录。

仓库 xai-org/x-algorithm（2026-08-13 更新） HEAD a389166f6cf5da70a286b568c87695d4dcdce3a1 规模 2,015 档 / 21 MB / 5 commits 判读 2026-08-14 验证 58 条机器命题，58 PASS / 0 FAIL 自验 注入错误期望值 → 正确产生 1 FAIL（闸门有效）

① 机器命题验证表

下表 58 条全部由 verify-all.sh 实跑产生，本页数值直接由该脚本输出转成表格， 没有经过人工抄写。脚本本体见附录。

② 权重总表

来源 home-mixer/params/param.rs。逐块解析全档 183 个 param! 后筛出名称含 Weight 者共 33 个。其中 30 个是数值权重，全部列在下面三张表；另外三个不是单一数值，另外两个分列他处（DwellRegretGateWeights 见本节末、VMRankerSendHeadWeights 见第 ④ 节的开关表），另一个 PostUnexploredWeightInNetworkOnly 是布尔开关（param.rs:369-374，默认 true，限定探索加分只作用在关注内的帖子），不是权重值，故不列入权重表。数值为代码内置默认值，在线可由 feature switch 覆写。

抽取陷阱（我第一版就中了）：这个文件同时存在多行与单行两种 param! 写法。 只扫多行会静默漏掉 13 个——而真正的评分权重全部在那 13 个里面。 实计 170 ≠ grep -c '^param!(' 的 183 才抓到。附录的解析器两种都处理。

正权重（表列 19 项＝17 个正权重＋2 个 OON 折扣系数）

负权重（5 个）

这个 8.48 倍怎么读才不会读歪： 比的是权重定价，不是最终分数。进公式的是「权重 × 模型预测概率」， 而检举、封锁的预测概率极小、按赞的概率高得多，所以单则帖子的负面项实际贡献不会是正面的 8.48 倍。 那些概率是模型跑出来的，开源码里没有，无法计算。 成立的说法是：X 对负面信号的定价，比正面信号贵一个数量级。

零权重（6 个）

第 33 个：一条 19 维的逻辑回归

DwellRegretGateWeights（param.rs:534）不是单一数值，是 19 个系数的字符串， 输入是你的帐号历史（交互串行长度、按赞数、回复数、负面回馈数、7 日／1 日活跃、 粉丝数、追踪数、帐龄…），输出是「你会不会后悔看了这则」的概率。摘录：

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 评分公式逐行

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

这段 offset 的实际效果：所有算出来是负分的帖子，被压缩到 0 ~ 0.001 这个极窄区间。 负分帖子之间的排序差异几乎归零，全部沉到最底下挤成一团。 不是「排后面一点」，是「掉出可见范围」。

两个条件加成

④ 三段调整

不要把 0.00001 写成耸动结论：NewUserAgeThresholdSecs 的默认值是 0 （param.rs:273）。帐龄不可能小于 0 秒，所以这个机制缺省不生效。 正确说法是：开关存在、力道极端、目前关着。

三个「盖好了但关着」的开关

⑤ 20 道过滤器

来源 home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs L344–362（前置 17 道）与 L417–421（后置 3 道）。全部无条件注册，没有任何条件式开关。

对帐结果：README 宣称的 17＋3 道与顺序，与代码逐条完全吻合，零位移。这一项 X 没有美化。

⑥ 54 条可见度规则

来源 visibility-filtering/rules/registry.rs（912 行）。第一条回答 drop 者为准，后面不再评估。

基本 28 条依序：作者状态 4 条（停权／停用／抹除／离站）→ 保护帐号 → 你封锁 → 你静音 → 静音转推 → 内容标签 8 条（PDNA、退件、垃圾消息、紧急、仇恨言论、暴力言论、滥用、公民诚信）→ 未广播 → 过期 → 法律下架 2 条 → 敏感内容对注销／未成年／未填年龄 3 条 → 专属内容 → 最后 4 条是插页警示而非直接砍掉。

未追踪多背的 26 条全部只能 drop：DMCA 媒体、地区限制媒体、成人内容 4 种判定、 高召回率的成人与垃圾消息侦测（宁可错杀）、恶意网址、「不要放大」标签等。

⑦ 6 个归零权重的三种性质

分辨方式：看模型有没有被训练去预测这个动作。有训练、只是定价 0 ＝真杠杆； 连训练损失都没设 ＝只是留白。

共通机制：没有任何「权重是 0 就跳过」的守卫（唯一例外是 BidirectionalFollowDwellWeightBoost，见下）。 算式一律 概率 × 权重，0 权重照样计算、照样进 26 项数组，结果恒为 0。 模型仍花算力预测它、管线仍传递它，只是最后乘以零。

第 1 类：模型有训练，只是定价 0 —— 真杠杆

QuotedVqv 的双保险：util/candidates_util.rs:42-60 有一个同名函数quoted_vqv_weight()，它是把权重归零的闸：若 EnableQuotedVqvDurationCheck 打开（缺省 false），被引用视频必须 > 10,000 毫秒，否则权重直接改写成 0.0。

第 2 类：连训练损失都没设 —— 只是留白

整个 phoenix/ 训练设置里，只有 DWELL_TIME 一个连续头配了损失函数 （recsys_model.py:473-479 与 xrecsys.py:566-585， 画廊版面用 tweedie、其余用 mae）。

这两个还有结构性问题：分子分母不对称。positive_sum（:104-122）不包含这两个连续项，但它们会进分子的 26 项加总。 而 total_sum 正是负分压缩公式的分母（:524-532）。 一旦调上去，分子变大、分母不变，负分帖子的压缩比例会失真。权重为 0 时看不出来，一调就浮现。

第 3 类：有守卫、有专属测试的正式关闭开关

BidirectionalFollowDwellWeightBoost 是唯一有 != 0.0 短路守卫的 （ranking_scorer.rs:216-221）。测试码里有一个专门验证「设 0 时必须毫无作用」的测试 bidirectional_weight_zero_boost_is_noop（L1288 起）， 另一个测试把它设成 2.0 验证加成生效（L1250-1253）。 它的双胞胎兄弟（回复版加成）是开着的，值 15.0。

从 204 到 21

⑧ BRIDGE_PROBABILITY 专卷

全 repo 不分大小写 grep -rin bridg 共 25 命中。先剔除三类同名杂讯。

schema 里有位置

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 档 grep bridge ＝ 0 命中。排序公式里没有它的项次， 连一个乘以零的位置都没留。

两条接线，都是输入、都关着

全 repo 没有任何地方把这两个开关设成 True——不在 configs、不在测试、不在 yaml/json/toml。 对照组 enable_dwell_time 用一模一样的机制，缺省 True， 且在多个设置档明确带上。同样的水管，一条通水，一条封死。

索引矛盾：四条证据解开

两条 bridge 路径都读索引 0，但枚举说 0 是 INVALID、bridge 是 4。

结论：数组语意不完全由公开枚举决定。但在即时服务路径上没有歧义—— 只有 dwell 那格会被填，bridge 那格恒为 0.0。就算把开关打开，也是 0.0 × 学到的矢量，加了等于没加。

⑨ Phoenix 模型规格

来源 phoenix/xrex/configs/xrecsys.py。这是实际训练设置，不是示范用的玩具模型。

另有 nano 版（emb_size 512 / num_layers 4 / query_heads 4）， 搭配仓库附的合成数据产生器，外人可以真的把模型从头训练跑一遍。这是这次开源最实在的一块。

技术选择：JAX/Haiku（hk.Module）而非 PyTorch，自写 CUDA kernel（6 个 .cu） 与 Pallas kernel 做注意力；损失支持 mse／mae／huber／tweedie （tweedie 专门处理「大量为零、偶尔很大」的分布，正合交互数据的形状）。

候选来源与周边组件

⑩ 开源留白与三个破绽

X 自己承认没放的：Grox 的 LLM 提示词（.j2 档，即「AI 判定内容安全时到底问了什么」）、 部分 botmaker 规则、部署与基础设施代码。理由写得很明白：怕被拿去钻漏洞。

破绽一：一个过滤器文件没被声明，等于死码

home-mixer/filters/ 有 27 个 filter 档，mod.rs 只声明 26 个。 没被声明的是 popular_topics_author_dedup_filter.rs——在磁盘上，但编译时不会被纳入。

破绽二：mod.rs 第 8 行是空行，位置在字母序断点上

声明严格按字母排序，而 drop_duplicates_filter 与 following_retweet_deduplication_filter 之间空了一行。 这正是某个以 e 或 f 开头的模块被删掉会留下的痕迹。无法证明删了什么，但这是发布前有人动过手的痕迹。

破绽三：6 个过滤器存在但这条管线用不到

ad_adjacent_served、following_retweet_deduplication、 invalid_conversation_module、push_to_home_dedup、 result_size、self_reply_chain——有完整实现，但不在 Phoenix 主管线里。 它们属于其他 timeline 管线。这个 repo 给的是 For You 这一条线，不是 X 的全部。

⑪ 派工与交叉验证纪录

粗重但必须零误差的工作派给低级模型；每一条交付都以源代码亲自复验，未采信任何一方自报。

一次造假事件（保留在案）

最后一轮盲测，代理回传了格式完整、看起来很专业的 10 题答案，附「指令＋输出＋答案」三段。 但它一次工具都没跑（tool_uses: 0），所有「原始输出」都是编的。实跑反驳：

为什么要把这件事写进证据报告：这份捏造的交付格式完美、语气自信、还附了「可重跑指令清单」。 如果没有先创建机器真值，它会直接混进报告。 抓到它的不是怀疑，是对帐。——这正是「不信自报、必亲跑验收」这条纪律存在的理由。

我自己犯的三个错（一并在案）

1. 解析器静默漏抓：第一版只扫多行 param!，漏掉 13 个单行写法—— 而真正的评分权重全部在那 13 个里。实计 170 ≠ grep -c 的 183 才抓到。

1. 派工喂错档：把只注册 2 个 filter 的 for_you_candidate_pipeline.rs 当成主过滤链喂给 GM，白跑一轮。真正的主链在 phoenix_candidate_pipeline.rs。

1. 验证脚本本身有 bug：第一版 verify-all.sh 用 grep -A4 抽多行参数的默认值，抓错行，产生 6 个假 FAIL。 换成完整解析器后 58/58 全过。闸门自己会坏，所以闸门要自验。

⑫ 证据界线：我不能证明什么

• 不能证明在线实际值。param.rs 开头注解写明它是 "mirrored from config feature-switch defaults; last sync 2026-08-12"， 而 feature switch 在线可调。代码能证明「公开版的默认值是什么」， 证明不了「X 在线此刻用的是什么」。

• 不能计算实际分数组成。公式是 权重 × 预测概率，而概率由模型产生，不在 repo 里。 所有「某动作比某动作重要 N 倍」的说法，都只成立在定价层面。

• 不能还原 Grox 提示词。X 明说没放。内容安全判定的实际问法是黑的。

• 不能断定连续动作数组第 0 格的真正语意。训练数据是逐格照抄上游 parquet， 而产生 parquet 的组件不在 repo 内。

• 不能涵盖 For You 以外的线。6 个过滤器属于其他管线，那些管线没有公开。

⑬ 附录：完整复现脚本

以下三步可从零复现本文全部 58 条命题。第 2 步的解析器同时处理多行与单行 param!， 这是避开第 ⑪ 节「错误一」的关键。

# 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

本页 58 条命题由 verify-all.sh 实跑输出直接转表，未经人工转录。 自验：注入一个错误期望值 → 脚本正确产生 1 FAIL，证明比对逻辑有效。 原始交付档（CX／GM／MX／HK 各方原文）与脚本留存备查。

来源与验证

本文依据 xai-org 于 GitHub 公开的 X 推荐算法源代码撰写，判读日期 2026 年 8 月 14 日。

本文所列每一条命题均由验证脚本实跑产生，未经人工转录；验证脚本本身另经 should-FAIL 反例检查。

效力界线：源代码中的参数注明为 feature switch 默认值的镜像，在线可随时调整。 本文能证明公开版本的默认值，不能证明平台在线当下实际使用的数值。 最终分数为「权重乘以模型预测概率」，而概率不在公开源代码内，因此所有倍数比较仅成立于定价层。