哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！【新智元导读】马斯克兑现承诺，X平台全新推荐算法正式开源！这套由Grok驱动的AI系统，完全取代了人工规则，通过15种行为预测精准计算每条帖子的命运。

　　1月11日，马斯克在X平台上发了一条帖子，宣布将在7天内开源X平台全新的推荐算法。

　　这套算法采用了与xAI旗下Grok模型相同的Transformer架构，代码已发布在GitHub上。

　　对于普通用户来说，这意味着我们终于可以一窥为「你推荐」信息流的真实运作机制。

　　官方README文档中明确写道：我们已经移除了所有手工设计的特征和大多数人工规则。

　　简单来说就是：以前那些运营团队手动调参、人工设定的推荐规则，全部被删掉了。

　　现在，一个基于Grok架构的Transformer模型，通过学习你的历史互动行为（你点赞过什么、回复过什么、转发过什么），来决定给你推荐什么内容。

　　这很容易让人联想到马斯克特斯拉FSD的端到端算法，没有任何人类规则，全靠大模型通过数据学习。

　　如果算法预测用户可能会拉黑你、静音你、举报你或者点「不感兴趣」，你的帖子就不会被推荐给这个用户，甚至整体流量都会受影响。

　　代码中的Author Diversity Scorer作用是「衰减重复作者的分数以确保信息流多样性」。

　　代码中的Candidate Isolation设计确保「候选帖子之间不能互相影响，只与用户上下文交互」。

　　别人发了一条10万点赞的爆款，不会挤掉你帖子的曝光。你的分数只取决于你自己和目标用户之间的关系。

　　通俗解释：如果用户停止滑动，真正阅读你的帖子，系统会认为这是高质量内容，然后推给更多人。

　　这就是为什么长帖子、故事叙述、系列讨论（Thread）现在效果越来越好。

　　通俗解释：你没关注的人发的帖子，会经过一个专门的评分器调整分数，但具体怎么调没公开。

　　系统完全依赖Grok Transformer从用户互动序列中学习相关性，不做任何手工特征设计。

　　在Transformer推理过程中，候选帖子之间不能互相「看到」对方，只能与用户上下文交互。

　　不是预测单一的「相关性分数」，而是同时预测多种用户行为的概率，然后加权组合。

　　整个推荐系统采用模块化设计，各个组件可以独立开发、测试、替换，支持并行执行和优雅的错误处理。

　　此次开源不仅是兑现承诺，更让所有用户和开发者都能看到推荐系统的真实运作方式。

　　而且马斯克承诺这个开源过程将每4周重复一次，这个帖子获得了接近3500万的观看，全球创作者都在持续关注中。