Маск дополнил задание по алгоритмам X, через четыре месяца наконец выпустил код для рекламного смешанного размещения

robot
Генерация тезисов в процессе
AIMPACT сообщение, 16 мая (UTC+8), согласно мониторингу 动察 Beating, после обещания Маска в январе 2026 года открыть исходный код нового алгоритма X, официальный репозиторий алгоритмов X провел вторую основную фиксацию 15 мая 2026 года. По сравнению с первой версией 20 января, масштаб обновления заметно больше, затронул 187 файлов, добавлено 18 263 строк, удалено 926 строк, ключевое увеличение заключается в переходе от «объяснения архитектуры рекомендаций» к «завершению работ по запуску цепочки推理 и логике смешанного размещения рекламы». Самое важное изменение — модель Phoenix рекомендаций наконец получила демонстрацию от начала до конца. Новая добавленная программа phoenix/run_pipeline.py может запускать последовательные этапы поиска и ранжирования, начиная с экспортированного контрольного пункта, последовательности пользовательских действий и предвычисленных данных: сначала ищет кандидатный контент на основе истории пользователя, затем предсказывает вероятность лайка, ответа, репоста, времени задержки и других взаимодействий, и в конце объединяет оценки для ранжирования. Это ближе к реальному процессу рекомендаций, чем версия от января, которая ограничивалась только модулями поиска и ранжирования. В этот раз также добавлен примерно 3 ГБ артефакта мини-модели Phoenix для демонстрационного запуска inference. Однако в документации репозитория есть конфликт параметров: в основном файле README указано 256-мерное встраивание и 2 слоя трансформера, в документации Phoenix и таблице параметров — 128-мерное встраивание и 4 слоя трансформера, точные настройки следует уточнить по файлу config.json после распаковки артефакта. Еще одним новшеством является раздел рекламы. В январе Маск обещал открыть исходный код для рекомендаций по естественному контенту и рекламе, но первая версия почти не содержала деталей по смешанному размещению рекламы. В обновлении мая добавлена папка home-mixer/ads/, где видно, что вставка рекламы осуществляется не в фиксированные позиции, а с учетом интервалов безопасности, рисков соседнего контента, аккаунтов авторов, ключевых слов и правил безопасности брендов. Кроме того, X добавил новую линию обработки grox/ для понимания контента, включающую распознавание спама, классификацию постов, оценку политики безопасности и мультимодальное встраивание. В целом, это обновление действительно дополняет внешнюю цепочку производства системы рекомендаций: как получать кандидатов, как вставлять рекламу, как обеспечивать безопасность, как записывать результаты. Это пока не полный производственный код, но уже больше похоже на образец системы рекомендаций X For You, который исследователи могут разбирать. (Источник: BlockBeats)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • 2
  • 3
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
MosaicBow
· 2ч назад
Вставленные в рекламу ограничения кажутся в десять раз сложнее реального бизнеса, чем код.
Посмотреть ОригиналОтветить0
椰子壳里装Alpha
· 2ч назад
Говорят, что дополняют внешние цепочки, но основная логика сортировки, вероятно, всё ещё не раскрыта, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
  • Закреплено